Judul: Produktivitas Hijau Industri Kulit Samak Indonesia (Studi Kasus di Bogor dan Magetan).
Abstrak: Industri kulit samak merupakan salah satu industri penghasil komoditas unggulan ekspor Indonesia dengan pertumbuhan rata-rata tahunannya menunjukkan nilai yang positif. Sebanyak 75 persen industri kulit samak di Indonesia berada pada skala kecil dan menengah (IKM) dan tersebar terpusat di Pulau Jawa. Industri kulit samak terutama skala IKM menghadapi permasalahan pengelolan lingkungan yang buruk. Produktivitas hijau (green productivity/GP) merupakan sebuah strategi yang dapat meningkatkan performa ekonomi dan performa pengelolaan lingkungan secara bersama-sama. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat produktivitas hijau industri kulit samak Indonesia dan menyusun alternatif solusi untuk meningkatkan nilai produktivitas hijaunya. Studi kasus dilaksanakan di dua industri kulit samak skala IKM yang terdapat di dua provinsi yang berbeda di Indonesia. Pabrik Kulit A (PK A) terletak di Kota Bogor Jawa Barat dan Pabrik Kulit B (PK B) di Magetan Jawa Timur. PK B terletak di Kawasan Lingkungan Kulit (LIK). Kawasan LIK dikhususkan hanya untuk industri kulit samak saja. Sedangkan PK A tidak terletak di kawasan khusus. Pengukuran produktivitas hijau dilakukan dengan metode green productivity indexing (GPI). Indeks produktivitas hijau diukur setelah indikator dampak lingkungan dan ekonomi diperoleh. Proses produksi dianalisis dengan menggunakan metode analisis material balance. Metode green value stream mapping (GVSM) digunakan untuk menganalisis tujuh sumber pembangkit limbah yang kemudian digunakan untuk menghitung nilai indikator dampak lingkungan. Perhitungan nilai indikator ekonomi dilakukan dengan perhitungan biaya produksi yang meliputi biaya tetap dan biaya tidak tetap. Hasil pengukuran nilai produktivitas hijau untuk industri kulit A adalah sebesar 0,14 dengan nilai indikator ekonomi senilai 1,44 dan indikator lingkungan senilai 10,41. Sedangkan untuk industri B adalah sebesar 0,16, dengan nilai indikator ekonomi senilai 1,60 dan nilai indikator lingkungan senilai 9,99. Nilai GPI di PK B lebih tinggi daripada PK A karena pengelolaan limbah padat dan cair di LIK Magetan tempat PK B berada lebih baik dibanding dengan praktek yang dijalankan secara mandiri oleh PK A. Tingkat produktivitas hijau di kedua industri kulit samak ini belum menunjukkan nilai yang baik oleh karena masih banyak sumberdaya yang belum terdayagunakan secara optimal, terutama adalah air. Selain itu nilai indikator dampak lingkungan lebih tinggi daripada nilai indikator ekonomi yang berarti bahwa dampak lingkungan melebihi keuantungan ekonomi yang diperoleh. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa bahwa performa pengelolaan yang buruk telah menghambat pencapaian produktivitas hijau di PK A dan B Untuk meningkatkan nilai produktivitas hijau di kedua pabrik kulit telah disusun enam alternatif solusi untuk PK A yaitu water recycling, pemanfaatan limbah shaving, chrome recovery, salt recovery, pembuatan constructed wetland untuk pengolahan limbah cair, dan kombinasi seluruh alternatif. Empat alternatif solusi untuk PK B yaitu water recycling, chrome recovery, salt recovery, dan kombinasi seluruh alternatif. Pemilihan alternatif solusi terbaik dilakukan dengan menggunakan GP indeks dan GP ratio kemudian dilanjutkan dengan analisis pendapat pakar dengan metode AHP. Analisis GP indeks dan GP ratio dilakukan untuk mengetahui alternatif solusi mana yang memberikan peningkatan nilai GPI yang paling tinggi dibanding dengan keadaan saat ini. Analisis pendapat pakar dilakukan untuk mengetahui alternatif solusi mana yang mampu memberikan peningkatan GP terbaik dan mampu diterapkan oleh industri kulit samak skala IKM. Berdasarkan perhitungan GP indeks, GP ratio dan pendapat pakar, alternatif solusi terpilih adalah penggunaan kembali
Keyword: Green productivity index, Green productivity ratio, Green value stream mapping, Industri kulit samak, Produktivitas hijau

Judul: Peningkatan Produktivitas Proses Penyamakan Kulit dengan Pendekatan Produktivitas Hijau
Abstrak: Rendahnya nilai produktivitas dan kurangnya memperhatikan lingkungan dalam proses penyamakan kulit merupakan masalah utama dalam pengembangan industri penyamakan kulit. Sebagai upaya untuk mengatasi hal tersebut diperlukan peningkatan produktivitas proses penyamakan kulit dengan pendekatan produktivitas hijau. Green Productivity Index (GPI) merupakan perbandingan indikator ekonomi dan dampak lingkungan yang dihasilkan. Indikator ekonomi diperoleh dari rasio antara pendapatan dan biaya produksi, sedangkan dampak lingkungan merupakan akumulasi nilai indikator lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji upaya peningkatan produktivitas proses penyamakan kulit melalui perhitungan indeks produktivitas hijau dan analisis alternatif perbaikan. Penelitian dilakukan melalui dua tahap, tahap pertama perhitungan produktivitas melalui analisis proses produksi dilakukan dengan identifikasi green waste pada setiap aliran proses kemudian memetakannya pada Green Value Stream Mapping (GVSM). Tahap kedua peningkatan produktivitas melalui analisis alternatif peningkatan produktivitas hijau melalui perhitungan GPI pada future state. GPI pada kondisi awal sebesar 0,376. Alternatif perbaikan yang diberikan untuk peningkatan produktivitas proses penyamakan kulit, yaitu penjualan limbah shaving memiliki GPI 0,380. Alternatif penggunaan kembali air limbah presoaking memiliki GPI 0,403 dan pemulihan krom pada limbah tanning memiliki GPI 0,384. Apabila alternatif tersebut kombinasikan akan menghasilkan GPI sebesar 0,415. Kombinasi ketiga alternatif menghasilkan nilai GPI tertinggi dibandingkan alternatif perbaikan lainnya sehingga dijadikan rekomendasi perbaikan proses.
Keyword: GVSM, green productivity index (GPI), penyamakan kulit

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: