Judul: Analisis strategi pengembangan produk pada PT Medan Tropical Canning and Frozen Industries
Abstrak: Strategi pengembangan produk merupakan salah satu dari alat pemasaran yang digunakan untuk mencapai tujuan perusahaan. Proses pengambilan keputusan diperlukan untuk mengetahui strategi yang terbaik bagi perusahaan. Hal ini dianalisis dengan menggunakan pendekatan secara Proses Hirarki Analitik. Berdasarkan kerangka kerja PHA, disusun struktur hirarki permasalahan dan dilakukan pengisian kuesioner untuk mengetahui pembobotan setiap elemen pada seluruh tingkat struktur hirarki tersebut. Data yang diperoleh dari responden diolah dengan menggunakan Excel 2000. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor internal dan ekternal yang berpengaruh dalam penentuan pengembangan produk, strategi pengembangan produk yang dilakukan dan rekomendasi strategi terbaik terhadap perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk ekspor menjadi produk potensial bagi PT. MTCFI untuk dilakukan berbagai pengembangan produk dengan bobot 0,9. Kepiting menjadi komoditi potensial dari produk ekspor PT. MTCFI dengan bobot 0,56. Sedangkan strategi pengembangan produk ekspor yang terbaik bagi PT. MTCFI adalah strategi penekanan biaya dengan bobot nilai secara PHA sebesar 0,7, yang dilakukan perusahaan dengan cara peningkatan produktivitas karyawan, mengingat kondisi PT. MTCFI dengan sistem padat karya dan bukan padat modal. Meskipun begitu tidak menutup kemungkinan untuk dilakukan usaha- usaha penekanan biaya lainnya bagi perusahaan untuk tujuan efisiensi biaya.
Keyword: Fisheries, pengembangan produk

Judul: Analisis strategi pengembangan usaha ekspor tuna segar pada PT Perikanan Samodra Besar (Persero), Utan Kayu Utara, DKI Jakarta
Abstrak: Ikan tuna merupakan salah satu komoditi andalan ekspor dari sub sektor perikanan Indonesia, potensinya cukup besar dan belum dimanfaatkan secara optimal. Selain itu ikan tuna juga merupakan jenis ikan yang memiliki pangsa pasar yang besar dan harga pasar yang cukup tinggi. Sekitar 95 persen produk ikan tuna dunia dipasok ke kawasan AS, Eropa, Asia Timur termasuk Cina. Sedangkan Jepang menjadi importir ikan tuna terbesar yang menyerap 65 persen produk tuna dunia Dalam upaya pengembangan usaha ekspor tuna segar bagi Indonesia, khususnya di PT Perikanan Samodra Besar (Persero) yang merupakan salah satu Badan Usaha Milik Negara yang bergerak dalam bidang penangkapan dan ekspor tuna segar di Indonesia sejak tahun 1973, diperlukan strategi yang tepat yang didasarkan pada lingkungan eksternal maupun internalnya untuk mengetahuui peluang dan kekuatan yang dimiliki perusahaan dalam menghadapi ancaman dan kelemahan yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor internal dan faktor eksternal perusahaan, mengetahui tingkat kemampuan perusahaan dalam memanfaatkan kekuatan dan peluang untuk mengatasi kelemahan dan ancaman dan menganalisis strategi terbaik yang dapat diterapkan dalam rangka pengembangan ekspor tuna segar pada perusahaan. Penelitian ini menggunakan data primer dan sekunder. Data primer didapat dari hasil wawancara langsung dengan obyek penelitian yaitu PT. PSB. Data sekunder didapat dari laporan-laporan PT. PSB berupa laporan tahunan 1996-2000, makalah-makalah PT. PSB dan instansi-instansi yang terkait diantaranya Bank Indonesia, Badan Pusat Statistik, Direktorat Jenderal Perikanan, Food and Agricultural Organization (FAO) serta …dst
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: