Judul: Analisis biaya produksi Venir pada industri kayu lapis PT Satya Raya Indah Wood Based Industries Anyer Jawa Barat
Abstrak: Tingkat pertumbuhan ekspor kayu lapis selama 10 tahun terakhir (1984/1993) menunjukkan bahwa sejak tahun 1986 perkembangan nilai ekspor lebih cepat dibandingkan dengan perkembangan volumenya. Sampai tahun 1994, perkembangan nilai ekspor kayu lapis meningkat dari USD 1.003.521.773 (4.209.692 m³) pada tahun 1986/1987) menjadi USD 4.752.420.000 (9.626.750 m³) (Departemen Kehutanan, 1995). Saifuddin dalam Cahyono (1995) menyatakan bahwa mulai tahun 1994 ekspor non migas terutama dari kayu maupun kayu lapis mengalami penurunan. Pangsa pasar ekspor kayu lapis dan produk kayu lainnya menurun menjadi 16,1% dan 12,2% terhadap ekspor Indonesia keseluruhan. Gejala penurunan ekspor kayu lapis pada triwulan 1/1994 ini menunjukkan bahwa komoditas utama ekspor yang selama ini menjadi unggulan rentan terhadap persaingan global. Faktor bahan baku yang selama ini merupakan faktor yang paling berperan dalam persaingan industri kayu lapis. sudah saatnya diwaspadai, karena daya dukung hutan alam telah mulai berkurang seiring dengan meningkatmya kesadaran masyarakat dunia terhadap lingkungan. Dengan semakin menurunnya sumber bahan baku tersebut, selain efisiensi penggunaan bahan baku menjadi sangat penting demi kelangsungan industri kayu lapis, tingkat produksi juga harus dikendalikan sesuai dengan ketersediaan bahan baku yang lestari dan tingkat permintaan pasar. Secara bertahap ekspor kayu lapis dan produk kayu lainnya difokuskan pada produk dengan...
Keyword: 

Judul: Analisis ekonometrika perkembangan industri kayu lapis Indonesia 1975-2010
Abstrak: engan menggunakan model persamaan simultan yang mengaitkan industri kayu lapis dan i ustri log, permintaan kayu lapis pasar domestik dan ekspor, serta permintaan dan penaw- ain kayu lapis dunia, studi ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memp ngaruhi perkembangan industri kayu lapis Indonesia dan prospek perkembangan indust kayu lapis ini di masa mendatang, khususnya dalam periode 2000-2010. asil dugaan menunjukkan bahwa perilaku produksi log dipengaruhi oleh nilai tukar rupi· h tcrhadap US $, melemahnya nilai tukar rupiah terhadap US $ akan diikuti oleh merringkatnya produksi log. Produksi kayu lapis Indonesia tergantung pada besarnya jumlah log cdan tingkat teknologi pengolahan kayu lapis yang digunakan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa krisis ekonomi yang melanda Indonesia sejak pertengahan tahun 1997 mengakibatkan melemahnya nilai tukar rupiah terhadap US $ secara drastis y ng diikuti dengan dicabutnya larangan ekspor log pada tahun 1998 sesuai dengan komitmelil dengan IMF, diberlakukannya penerapan ekolabelling, penurunan tarif impor secaira bertahap oleh negara pengimpor, dan perbaikan teknologi pengolahan yang me1 ingkatkan produktivitas industri kayu lapis akan menyebabkan terjadinya peningkatan _produksi log Indonesia yang cukup tinggi di masa mendatang. Karena permintaan log oleh industri ayu lapis relatif tidak mengalami perubahan, ini berarti bahwa sebagian besar dari peningk,aan produksi log tersebut ditujukan untuk pasar ekspor karena harga log di pasar inte nasional jauh lebih tinggi daripada di pasar domestik. Kemungkinan ini perlu diwaspadai karena berpotensi mengancam kelestarian hutan produksi nasional, dan tentu saja, prospek perkiemb ngan industri kayu lapis nasional.
Keyword: plywood industry, Exports, Economic analysis, Nilai tukar rupiah

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: