Judul: Analisis dayasaing komoditas unggulan perikanan tangkap Kabupaten Sukabumi
Abstrak: Sektor perikanan merupakan sektor yang penting bagi masyarakat Indonesia dan dapat dijadikan sebagai penggerak utama (prime mover) perekonomian nasional. Hal tersebut didasarkan bahwa sektor perikanan memiliki potensi yang sangat besar dilihat dari perairan Indonesia yang memiliki luas 5,8 juta km2 dan garis pantai 95.181 km, yang sebagian besar menjadi basis kegiatan ekonomi perikanan. Salah satu wilayah Indonesia yang memiliki potensi perikanan adalah Jawa Barat. Jawa Barat tercatat memiliki potensi produksi penangkapan ikan mencapai 172.748 ton. Kabupaten Sukabumi merupakan kabupaten pertama yang ditetapkan sebagai kawasan Minapolitan dan menjadi sentra aktivitas sektor perikanan di Jawa Barat. Sektor perikanan Kabupaten Sukabumi dapat berperan dan berpotensi sebagai penggerak utama perekonomian daerah. Namun, peran dan potensi tersebut masih belum teroptimalkan dengan baik. Diduga keunggulan komparatif sektor perikanan belum sepenuhnya mampu ditransformasikan menjadi keunggulan kompetitif sehingga mengakibatkan masih rendahnya kinerja ekonomi berbasis sektor perikanan di Kabupaten Sukabumi. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan, maka tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasikan komoditas-komoditas unggulan perikanan tangkap di Kabupaten Sukabumi, menganalisis kondisi sistem agribisnis komoditas unggulan perikanan tangkap Kabupaten Sukabumi, dan menganalisis kondisi dayasaing komoditas unggulan perikanan tangkap Kabupaten Sukabumi.
Keyword: 

Judul: Peranan Sektor Perikanan Dan Penentuan Komoditas Unggulan Dalam Pembangunan Wilayah Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Kabupaten Sukabumi memiliki potensi sumberdaya perikanan tangkap dan budidaya yang cukup besar. Potensi yang besar ini dapat dimanfaatkan secara maksimal guna meningkatkan kontribusinya terhadap pendapatan daerah, maka perlu disusun suatu strategi pengembangan yang bertujuan meningkatkan peranan sektor perikanan tangkap dan budidaya dalam pembangunan wilayah. Hasil perhitungan nilai LQ menunjukkan bahwa berdasarkan indikator pendapatan wilayah merupakan sektor basis dengan nilai LQ lebih besar dari 1, yaitu pada Tahun 2002 sebesar 1,99, kemudian pada Tahun 2003 sebesar 1,76, dan berturutturut pada Tahun 2004, Tahun 2005, dan Tahun 2006 masing-masing sebesar 1,59, 1,80, dan 1,96. Berdasarkan hasil analisis multiplier effect, selama periode 2002-2006 berdasarkan indikator pendapatan wilayah, sektor perikanan memberikan dampak positif terhadap pembangunan wilayah Kabupaten Sukabumi. Hasil perhitungan penentuan komoditas unggulan didapatkan bahwa ada beberapa komoditas yang dapat dikategorikan sebagai komoditas unggulan yaitu untuk perikanan tangkap, ikan layang, ikan selar, ikan kuwe, kembung, pari, kakap, dan tuna, sedangkan untuk budidaya adalah ikan nila dikategorikan sebagai komoditas unggulan. Hasil analisis SWOT menghasilkan 3 alternatif strategi pembangunan, yaitu 1) Memberikan kemudahan akses bagi masyarakat untuk membuka peluang usaha di bidang perikanan 2) Mengundang investor menanamkan modalnya untuk meningkatkan sarana dan prasarana perikanan baik secara kualitas maupun kuantitas serta mengembangkan usaha budidaya dan pengolahan perikanan untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri maupun luar negeri, serta pemfokusan dana investasi pada komoditas yang termasuk unggulan, dan 3) Pengembangan usaha pengolahan perikanan yang bersifat padat karya sebagai langkah antisipasi dari semakin berkurangnya lahan perikanan karena beralih fungsi menjadi perkantoran, jalan dan pemukiman penduduk Kata kunci: sub sektor perikanan tangkap dan budidaya, pembangunan wilayah, komoditas, Locatian Quotient (LQ) dan multiplier effect
Keyword: 

Judul: Pengenalan kata berbasiskan fonem dengan pemodelan resilient backpropagation
Abstrak: The aim of this research is to know the performance of Neural Network as a model for word recognition. The research uses Resilient Backpropagation for modeling and Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) for feature extraction. The voice data used comes from one speaker. Total words used are 70 words that consist of 50 words as a dictionary of words and 20 words, that each word repeated 10 times. Dictionary words consist of 50 words from a combination of phonemes used in the research. Phonemes used in this research are 10 phonemes consist of 4 vowels and 6 consonants phonemes. From the 20 words, each word is repeated 10 times, 7 times used as training data and 3 times are used as test data. The output from testing process are word transcription. The convertion process from the word transcription into word is done manually by 5 person. This research produces two models. Average accuracy obtained from model with 100 hidden neuron is 75% for test data and 61% for the dictionary of words. The best average accuracy obtained is 93% for test data and 62 % for the dictionary of words generated by testing the model with 1000 hidden neurons. Overfitting occurs in the second model with 1000 hidden neurons. It causes the model can only produce good output for data that has been trained.
Keyword: