Judul: Tekno Ekonomi Pembuatan Perahu Fiberglass di Desa Cikahuripan Kecamatan Cisolok, Sukabumi
Abstrak: Kapal di Indonesia umumnya terbuat dari kayu, jika terjadi kelangkaan kayu maka diperlukan suatu alternatif bahan lain pengganti kayu dalam membuat kapal sebagai unit penangkapan ikan. Penggunaan fiberglass diharapkan dapat mengganti kayu sebagai bahan utama pembuat perahu, terutama untuk perahu berukuran kecil. Penelitian tekno ekonomi bertujuan memberikan gambaran informasi tentang cara pembuatan perahu dari bahan fiberglass yang ada di desa Cikahuripan Kecamatan Cisolok, Sukabumi. Galangan perahu fiberglass di Desa Cikahuripan merupakan satu-satunya galangan perahu fiberglass di Kecamatan Cisolok. Penelitian ini menggunakan metode studi kasus terhadap pembuatan perahu di desa Cikahuripan. Analisis data dibagi menjadi dua, yaitu analisis teknologi dan analisis ekonomi. Proses pembangunan perahu diawali dengan pembuatan cetakan permanen, kemudian pembuatan perahu dengan sistem laminasi. Biaya produksi untuk satu buah perahu tersebut dengan ukuran CUNO 6,73 m3 sebesar Rp. 9,741,500.00. Harga jual satu buah perahu tanpa mesin sebesar Rp. 10,750,000,00 dengan keuntungan sebesar Rp. 1,008,500.00. Berdasarkan CUNO, biaya produksi perahu di Desa Cikahuripan Sukabumi sebesar Rp. 1.447.474 /CUNO, dengan payback period selama 3,2 tahun atau 39 bulan apabila perahu dijual dengan mesinnya.
Keyword: 

Judul: Analisis Produksi Kapal Perikanan Berbahan Dasar Kayu dan Fiberglass
Abstrak: Kapal perikanan berbahan dasar kayu dan fiberglass memiliki karakteristik yang berbeda. Salah satunya adalah biaya produksi kedua jenis kapal tersebut. Selama ini banyak anggapan bahwa kapal kayu lebih murah dari pada kapal fiberglass. Kenyataannya sampai saat ini, belum ada penelitian yang menguraikan komponen biaya produksi kapal kayu dengan kapal fiberglass, sehingga perbedaan biaya produksi kedua kapal tersebut jelas terlihat. Sementara itu, dari aspek usaha pembuatannya, keduanya perlu dikaji untuk mengetahui usaha mana yang lebih menguntungkan. Apakah usaha pembuatan kapal kayu atau kapal fiberglass. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan memberikan informasi tentang gambaran biaya yang dibutuhkan dalam pembuatan kapal kayu dan kapal fiberglass, mengetahui biaya penyusutan dan perawatan kapal kayu dan kapal fiberglass dan mengkaji kelayakan usaha pembuatan kapal kayu dan kapal fiberglass. Penelitian ini menggunakan metode komparatif terhadap dua jenis kapal yaitu kapal kayu dan kapal fiberglass. Analisis data yang digunakan di bagi tiga yaitu perhitungan biaya produksi, perhitungan biaya penyusutan dan perawatan kapal, dan analisis usaha pembuatan kapal. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa biaya produksi yang dikeluarkan kapal kayu dengan ukuran (LOA=14 m, B=3 m, D=1,5 m) sebesar Rp150.757.500,00 lebih mahal jika dibandingkan dengan kapal fiberglass dengan ukuran (LOA=13,5 m, B=3,2 m, D=1,2 m) sebesar Rp97.059.167,00. Biaya penyusutan dan perawatan yang dikeluarkan kapal kayu 59 % lebih besar jika dibandingkan dengan kapal fiberglass per tahunnya (Rp19.902.000,00 : Rp8.126.500,00). Sementara itu, berdasarkan hasil analisis usaha, usaha pembuatan kapal kayu dan kapal fiberglass layak untuk dikembangkan, namun secara umum usaha pembuatan kapal kayu lebih menguntungkan karena memiliki nilai keuntungan yang lebih besar.
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: