Judul: Optimalisasi Produksi Ikan Hias di Miranti Aquarium Desa Ciluar, Kota Bogor
Abstrak: Optimalisasi produksi ikan hias merupakan usaha untuk memaksimumkan laba dengan memperhatikan kendala-kendala yang dihadapi. Optimalisasi produksi diantaranya dapat diselesaikan melalui pemrograman 1ker yang mana hngsi tujuan dan hngsi kendala diasumsikan linier. Usaha budidaya ikan hias di Bogor diantaranya dilakukan oleh Miranti Aquarium, usaha budidaya ini merupakan usaha yang cukup besar di daerah Bogor. Miranti Aquarium dalam mencapai tujuan perusahaan yaitu mencapai keuntungan dihadapkan pada suatu persoalan yaitu pengambilan keputusan berproduksi untuk mencapai keuntungan yang maksimum namun menghadapi banyak pembatasan (lin~itaiioo?~r consfraii~ty) ang perlu dipikirkan dengan baik. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis tingkat produksi optimal dengan kendala ketersediaan pemilikan sumberdaya (kapasitas bak semen, ketersediaan stok ikan hias, ketersediaan jam tenaga kerja dan ketersediaan pakan) yang dihadapi oleh Miranti Aouarium dan menganalisis perubahan- perubahan pada se1ang sensitivitas untuk mengetahui pengaruhnya terhadap kombinasi produksi optimal. Berdasarkan hasil optimalisasi dengan pemrograman linier tersebut Miranti - - Aquarium'sudah berproduksi dengan meinperhatikan ketersediaan sumberdaya (input) yang dimilikinya. Persamaan antara kondisi optimal dan kondisi aktual disebabkan karena kendala stok ikan hias membatasi produksi perusahaan tersebut. Kombinasi produksi optimal tersebut memiliki reduced cost bernilai no1 yang menunjukkan jumlah dimana nilai hngsi tujuan tidak akan berkurang apabila satu unit variabel ditambahkan dalam pengambilan keputusan produksi optimal. Sumberdaya (input) ada yang digunakan seluruhnya (binding co~~strai~diatn) ada yang tidak digunakan seluruhnya (non binding constraint). Penggunaan kapasitas bak semen, jam tenaga kerja dan pakan tidak digunakan seluruhnya dan masih terdapat sisa (slacWsurplus). Perusahaan tidak perlu menambah kapasitas bak semen, jam tenaga kerja dan pakan untuk pembesaran ikan hias karena ha1 ini tidak akan menambah kontribusi laba terhadap keseluruhan laba perusahaan. Ketersediaan stok ukuran S habis digunakan. Stok ukuran S yang habis digunakan apabila ditambah ketersediaannya dapat menambah kontribusi laba terhadap laba keseluruhan senilai dualpricenya. Kombinasi produksi optimal tidak terlalu peka dengan perubahan kontribusi laba (perubahan harga ataupun perubahan biaya produksi) karena selang sensitivitasnya cukup lebar dengan batas bawah Rp 0,00 sampai dengan batas atas tidak terbatas (i~finitify), sehingga kontribusi laba yang berubah dalam selang tersebut menyebabkan laba yang diperoleh perusahaan berubah tetapi tidak menyebabkan solusi optimal berubah. Begitu pula dengan selang sensitivitas fungsi kendala cukup lebar yang mana kapasitas kolam, jam tenaga kerja dan pakan mempunyai batas atas yang tidak terhingga (infinity) dan kendala stok ikan hias ukuran S yang mempunyai selang antara batas atas dan batas bawah yang cukup lebar. Perubahan stok ikan hias yang berubah pada selang sensitivitas tersebut tidak akan merubah harga bayangannya (dualprice) Analisis post- optimalitas yang dilakukan menunjukkan bahwa perubahan diluar selang sensitivitas dapat mengakibatkan perubahan dalam kombinasi produksi optimal. Perubahan kombinasi produksi optimal turut mempengaruhi pemakaian sumberdaya (input) yang digunakan, sehingga perubahan baik pada koefisien fungsi tujuan maupun perubahan pada sisi mas kanan kendala mempengaruhi penggunaan sumberdaya (input).
Keyword: 

Judul: Optimalisasi penggunaan input produksi pada pembesaran ikan hias di Arifin Fish Farm, Desa Ciluar, Kecamatan Bogor Utara, Kota Bogor
Abstrak: Penelitian mengenai optimalisasi pembesaran ikan di Arifin Fish Farm dilakukan untuk mengetahui bagaimana cara memperoleh keuntungan maksimum dengan memperhatikan kendala-kendala yang dihadapi. Hasil produksi yang optimal diperoleh melalui metode linier programing dengan menggunakan program komputer Management Science. Tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisis tingkat pemakaian input optimal pada pembesaran ikan hias di Arifin Fish Farm dan menganalisis selang perubahan dari ketersediaan sumberdaya yang tidak merubah solusi optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Arifin Fish Farm sudah berproduksi dengan memperhatikan ketersediaan sumberdaya yang dimiliki. Persamaan antara kondisi aktual dan optimal dikarenakan adanya kendala stok ikan yang akan dibesarkan membatasi perusahaan dalam berproduksi. Reduced cost yang bernilai nol menunjukkan bahwa fungsi tujuan tidak akan berkurang apabila perusahaan menambahkan satu unit variabel dalam pengambilan keputusan produksi optimal. Sumberdaya yang digunakan seluruhnya yaitu ketersediaan stok ikan yang akan dibesarkan. Sumberdaya yang tidak digunakan seluruhnya yaitu kapasitas stok ikan yang dapat dibesarkan (tempat pembesaran), ketersediaan pakan dan jam tenaga kerja. Sumberdaya yang digunakan seluruhnya apabila ditambah ketersediaannya dapat meningkatkan keuntungan senilai dual pricenya. Kombinasi produksi optimal tidak peka terhadap perubahan kontribusi keuntungan. Selang sensitivitas fungsi kendala dari kelima unit produksi cukup lebar untuk ketersediaan stok ikan yang dapat dibesarkan, kendala pakan dan jam tenaga kerja. Analisis sensitivitas untuk kendala stok ikan yang akan dibesarkan cukup lebar dan dapat mengakibatkan harga bayangan (dual price) berubah.
Keyword: ikan hias

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: