Judul: Model struktur biaya perikanan purse seine di Pekalongan
Abstrak: Ikan-ikan pelagis merupakan stok sumberdaya perikanan terbesar di Perairan Indonesia. Sebagian besar dari produksi jenis ikan-ikan pelagis kecil di Laut Jawa dihasilkan oleh usaha penangkapan dengan menggunakan kapal pukat cincin (purse seine). Kegiatan penangkapan ini berlangsung sepanjang tahun. Perubahan taktik dan strategi penangkapan serta perbaikan dari karakteristik kapal karena adanya pengenalan peralatan modern fish finding seperti sonar berakibat pada penurunan stok sumberdaya tersebut. Pada tulisan ini, fungsi biaya untuk usaha perikanan purse seine di Kota Pekalongan diduga untuk mengetahui struktur biaya yang terbentuk, fungsi permintaan faktor input, kepekaan permintaan harga input dan output dilihat dari elastisitasnya dan pengambilan kebijakan atau implikasi kebijakan. Dari model yang dihasilkan menunjukan bahwa penggunaan input secara keseluruhan sudah melebihi input optimalnya sehingga sudah memberikan tingkat biaya minimum. Kondisi usaha berada dalam kondisi decreasing return to scale bahwa dalam jangka panjang kenaikan penggunaan input akan memberikan hasil tangkapan atau output yang semakin menurun. Elastisitas dihitung menjadi enam kategori biaya bahan bakar (Pf), biaya pengawet (Pp), biaya pemeliharaan unit kapal (Pv), biaya tenaga kerja (PI), biaya pangan (Ppr) dan biaya input iain (Po). Diduga elastisitas untuk semua kategori adalah inelastis. Elastisitas biaya untuk kuantitas banyar, layang dan lemuru (Qps) serta spesies lain (Qof) juga inelastis. Elastisitas permintaan harga input lain (Po) lebih elastis dibanding variabel lain. Sedangkan variabel Pf untuk bahan bakar mempunyai elastisitas paling kecil yang berarti permintaan bahan bakar paling peka terhadap perubahan harga bahan bakar. Elastisitas permintaan harga input Pf, Pp, Pv, PI, Ppr dan Po bersifat inlelastis sebesar 0,07062, 0,08438, 0,09923, 0,08504, 0,07303 dan 0,431. Elastisitas harga output Qps dan Qof bersifat inelastis terhadap total biaya yaitu sebesar 0,665 dan 0,115 artinya bahwa semakin besar harga output yang dihasilkan maka semakin besar pula total biaya yang digunakan.
Keyword: Fisheries, Purse Seine

Judul: Analisis appraisal ekonomi perikanan purse seine di Pekalongan
Abstrak: Setiap pelaku usaha perikanan berusaha memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan biaya per unit. Analisis appraisal merupakan analisis biaya dan pendapatan untuk melihat sejauh mana keuntungan yang diterima oleh nelayan purse seine. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar manfaat ekonomi yang diterima oleh nelayan Purse seine selama tahun 2000, mengingat pada pertengahan 1997 terjadi krisis moneter yang berlanjut menjadi krisis ekonomi yang mempengaruhi daya beli masyarakat. Selain faktor tersebut, Perairan Utara Jawa diindikasikan telah mengalami penurunan stok sumberdaya sehingga tingkat harga riil dan biaya operasianal terus meningkat. Dugaan adanya penurunan stok yang terjadi di Perairan Utara Jawa juga dapat ditunjukkan dari hasil tangkapan yang cenderung menurun selama 4 tahun terakhir. Hasil penelitian ini menunjukkan terjadinya kenaikkan harga riil ikan yang mencapai 78,76%. Dari segi penerimaan yang diperoleh hasilnya meningkat tetapi hal ini juga diiringi oleh naiknya biaya operasional karena daerah fishing ground yang semakin jauh.
Keyword: Fishing, Fisheries economics

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing