Judul: Analisis nilai tambah, efisiensi dan faktor-faktor yang mempengaruhi output industri minyak goreng sawit di Indonesia
Abstrak: Sektor industri merupakan penggerak utama dalam pembangunan ekonomi. Peranan sektor industri semakin besar dan memiliki pertumbuhan yang paling cepat dibandingkan dengan sektor-sektor lainnya. Sektor industri, khususnya industri pengolahan mampu berperan sebagai penyumbang terbesar dalam Produk Domestik Bruto (PDB). Dengan demikian apabila sektor industri terganggu kinerjanya maka secara tidak langsung pertumbuhan ekonomi akan terhambat. Oleh karena itu, kinerja sektor industri harus ditingkatkan dan dipertahankan dalam rangka meningkatkan pertumbuhan ekonomi yang optimal. Salah satu industri pengolahan yang berkembang di Indonesia adalah minyak goreng sawit yang merupakan produk hilir dari minyak kelapa sawit. Minyak goreng merupakan salah satu dari sembilan bahan pokok yang penting bagi masyarakat. Oleh karena itu, peningkatan kebutuhan minyak goreng dalam negeri mengharuskan pemerintah untuk menjaga kesediaan pasokan dalam negeri salah satunya dengan meningkatkan produksi. Masalah alokasi dan biaya input merupakan masalah penting dalam proses produksi yang berkaitan dengan keterbatasan modal, tenaga kerja dan bahan baku. Alokasi faktor produksi yang efisien akan mencapai output yang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis nilai tambah, efisiensi faktor-faktor yang mempengaruhi output produksi minyak goreng sawit, pengaruh perubahan input terhadap output pada industri minyak goreng sawit di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Data sekunder yang diperoleh berupa data industri minyak goreng sawit (modal, tenaga kerja, bahan baku, output dan energi), dan Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series dari tahun 1990 sampai dengan tahun 2005. Metode analisis yang digunakan untuk mengetahui kontribusi masingmasing faktor produksi adalah analisis regresi berganda dengan Metode Ordinary Least Square (OLS). Setelah fungsi produksi didapatkan, maka harus dilakukan pengujian hipotesis secara ekonometrik, statistik dan ekonomi untuk mengkaji kelayakan model dan menguji apakah koefisien yang diestimasi telah sesuai dengan teori atau hipotesis. Hasil estimasi fungsi produksi Cobb-Douglass diperoleh bahwa faktor produksi yang paling berpengaruh terhadap output industri minyak goreng sawit adalah bahan baku, yakni dengan nilai dugaan elastisitas sebesar 0,8640 persen, yang artinya jika bahan baku ditingkatkan sebesar satu persen maka output industri minyak goreng sawit akan meningkat sebesar 0,88640 persen, dengan asumsi cateris paribus. Faktor produksi modal memiliki nilai dugaan elastisitas sebesar 0,0109 persen, faktor produksi energi memiliki nilai dugaan elastisitas sebesar 0,0410 persen, dan faktor produksi tenaga kerja memiliki nilai dugaan elastisitas sebesar 0,0672 persen. Nilai tambah bruto (NTB) industri minyak goreng sawit pada periode tahun 1990-2005 secara umum mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Pertambahan NTB menandakan tingkat keuntungan kotor yang diterima oleh sektor industri minyak goreng sawit terus bertambah. Rata-rata tingkat efisiensi produksi industri minyak goreng sawit di Indonesia periode tahun 1990-2005 adalah 79,84 persen. Berdasarkan estimasi fungsi produksi Cobb-Douglas, diketahui faktor yang paling berpengaruh terhadap output adalah bahan baku. Oleh karena itu, produsen hendaknya memperhatikan pasokan bahan baku agar output yang dicapai dapat dimaksimalkan. Selain itu, sebaiknya pengalokasian dana setiap faktor produksi harus proporsional dengan kontribusinya terhadap peningkatan output.
Keyword: 

Judul: Analisis pengaruh struktur pasar terhadap kinerja industri minyak goreng sawit di Indonesia
Abstrak: Salah satu industri pengolahan yang berkembang di Indonesia yaitu industri minyak goreng, salah satunya adalah minyak goreng sawit yang merupakan produk hilir dari minyak kelapa sawit. Kebutuhan minyak goreng terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk sehingga mendorong bertambahnya produsen-produsen yang bergerak dalam bisnis ini untuk terus memasuki pasar. Minyak goreng juga merupakan salah satu dari sembilan bahan kebutuhan pokok masyarakat indonesia. Oleh karena itu, peningkatan kebutuhan minyak goreng dalam negeri mengharuskan pemerintah untuk menjaga kesediaan pasokan dalam negeri salah satunya dengan meningkatkan produksi. Perkembangan industri minyak goreng sawit pada dasawarsa terakhir mengalami peningkatan sejalan dengan beralihnya pola konsumsi masyarakat dari minyak goreng kelapa ke minyak goreng kelapa sawit. Ini tercermin dari pertumbuhan volume produksi CPO dan minyak gorengnya. Indonesia saat ini merupakan produsen dan eksportir CPO terbesar di dunia, setelah negeri jiran, Malaysia. Oleh karena itu, penulis tertarik untuk menganalisis bagaimana pengaruh struktur pasar terhadap kinerja industri minyak goreng sawit di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh struktur pasar terhadap kinerja industri minyak goreng sawit di Indonesia. Kemudian penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis bagaimana pengaruh krisis ekonomi terhadap keuntungan total industri, pada industri minyak goreng sawit di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) dari tahun 1990-2003.
Keyword: 

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: