Judul: Desain produk fillet ikan kuniran (Upeneus sulphureus Cuvier) kering tipis tanpa garam
Abstrak: Seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk dunia dan kebutuhan akan bahan pangan dan gizi yang lebih baik, permintaan ikan term meningkat dari tahun ke tahun. Menurut FA0 (2001), produksi ikan dunia pada tahun 1999 mencapai 125.5 juta ton. Indonesia dalam hal ini menempati urutan ke lima sebagai produsen ikan terbesar dengan kecenderungan produksi meningkat dari 3.986.919 ton pada tahun 1999 menjadi 4.203.803 ton pada tahun 2001 atau rata-rata meningkat sekitar 7% pertahun. Permintaan ikan yang meningkat tentunya memilii makna positif bagi pengembangan perikanan, terlebih bagi negara kepulauan seperti Indonesia yang memiliki potensi perairan yang cukup luas dan potensial unNc pengembangan perikanan dan pemanfaatan hasil perikanan sebagai sumber bahan makanan. Ikan salah satn bahan pangan yang mengandung protein antara 16 sampai 20 persen (Karyadi dan Muhilal, 1996). Menurut Lab Balai Pengujian Mutu Hasil Perikanan Ciebon, Komposisi nilai gizi fillet ikan kuniran kering terdiri dari protein 60.8 %, lemak 2.9 %, abu 4.3 %, dan kadar air 1.4%.
Keyword: 

Judul: Analisis permintaan produk perikanan di indonesia: suatu studi cross-sectional
Abstrak: Tulisan ini bertujuan untuk menganalisis pola konsumsi dan kontribusi produk ikan terhadap pola konsumsi penduduk, menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan produk ikan penduduk Indonesia, menduga elastisitas harga dan pendapatan beberapa kelompok ikan, serta merekomendasikan opsi kebijakan yang diperlukan untuk mendukung peningkatan konsumsi ikan masyarakat Indonesia berdasarkan proyeksi tingkat konsumsi ikan. Data yang digunakan adalah data SUSENAS 2008 modul konsumsi rumahtangga Indonesia yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik. Jenis ikan yang dianalisis adalah kelompok ikan segar, ikan awetan, udang/hewan lain yang segar dan udang/hewan air lain yang diawetkan. Variabel wilayah perdesaan/perkotaan, serta jumlah anggota rumah tangga diperhitungkan pula dalam penelitian ini. Metode multistage budgetting approach dengan model QUAIDS (Quadratic Almost Ideal Demand System) digunakan dalam penelitian ini. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar penduduk Indonesia di berbagai wilayah lebih banyak mengkonsumsi ikan segar daripada ikan awetan maupun udang. Konsumsi ikan segar tertinggi adalah di wilayah Sulawesi dan Maluku, terendah di Pulau Jawa, baik di perkotaan maupun perdesaan. Tingkat konsumsi ikan segar dan udang segar di perkotaan secara umum lebih tinggi daripada di perdesaan. Harga ikan segar di seluruh wilayah Indonesia relatif cukup seragam. Harga ikan segar dan ikan awetan lebih tinggi dibandingkan dengan harga udang segar dan udang awetan. Harga udang segar dan udang awetan terlihat tidak berbeda jauh, namun variasinya cukup tinggi. Harga termahal adalah di wilayah Kalimantan Tengah, kemudian Kalimantan Selatan, Bangka Belitung dan Aceh, sedangkan harga terendah adalah di wilayah Daerah Istimewa Yogyakarta, Jawa Tengah dan Bali. Dari alokasi pengeluaran untuk makanan (sekitar 49 persen), 7.9 persen diantaranya dialokasikan untuk konsumsi ikan. Alokasi anggaran untuk ikan di Indonesia paling banyak digunakan untuk konsumsi ikan segar (55 persen) dan ikan awetan (40 persen). Alokasi anggaran yang digunakan untuk konsumsi udang segar hanya 4 persen, sedangkan untuk udang awetan hanya 1 persen. Pada kelompok ikan segar, udang/hewan air yang segar, dan udang/hewan air awetan terlihat bahwa semakin tinggi tingkat pendapatan, semakin besar share pengeluaran untuk ketiga komoditas tersebut. Sedangkan pada kelompok ikan awetan terjadi sebaliknya, semakin besar tinggi tingkat pendapatan semakin rendah share pengeluarannya.
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: