Judul: Pengendalian kualitas ikan tuna untuk tujuan ekspor di Pelabuhan Samudera Nizam Zachman Jakarta
Abstrak: Ikan tuna merupakan salah satu komoditas eksporproduk perikanan Indonesia karena mempunyai nilai ekonomis penting, bernilai jual tinggi dan penghasilan pendapatan negara dari sektor perikanan. Namun saat ini, industri tuna masih memiliki permasalahan yang harus ditangani secara serius, diwarnai dengan persaingan yang semakin ketat dan berbagai isu global yang merebak seperti "food safety" dan isu lingkungan.
Keyword: 

Judul: Pengembangan Sistem Manajemen Mutu Terpadu Produk Tuna (Thunnus Sp.) Ekspor: Suatu Kajian Fungsi Manajemen Mutu Dan Keamanan Produk Di Muara Baru, Dki Jakarta.
Abstrak: Ikan tuna merupakan komoditas ekspor perikanan Indonesia terbesar kedua setelah udang, tetapi dalam perkembangannya industri tuna masih menghadapi banyak tantangan, antara lain semakin ketatnya persaingan dan regulasi, merebaknya isu lingkungan dan isu keamanan pangan terutama tingginya kandungan histamin dan logam berat. Dampak dari permasalahan ini di th 2006 timbul larangan sementara ekspor ikan tuna dari 16 perusahaan Indonesia di pasaran dunia terutama Uni Eropa. Negara-negara importir dalam rangka melakukan perlindungan terhadap konsumen ikan, mengembangkan sistem pengendalian mutu secara total dan terpadu, dimulai dari lokasi budidaya/penangkapan sampai dengan siap saji (from farm to table). Implikasi atas kebijakan global tersebut sangat besar terhadap kebijakan pengawasan mutu dan keamanan pangan hasil perikanan di Indonesia. Permasalahan ekspor tuna, selain karena kendala teknis dan manajemen keamanan hasil perikanan, menyangkut pula mekanisme koordinasi yang belum berjalan baik antar pemangku kepentingan, hal-hal tersebut sangat perlu untuk dikaji sebagai dasar kebijakan yang diperlukan untuk memperkuat sistem pengendalian/manajemen mutu dan keamanan tuna sekaligus membuat strategi peningkatan ekspor. Tujuan penelitian: (1) menganalisis kebijakan manajemen mutu dan keamanan pangan tuna oleh badan pangan dunia dan negara importir, (2) mengidentifikasi permasalahan sistem manajemen mutu terpadu (SMMT) produk tuna Indonesia (3) menganalisis struktur dan peran kelembagaan pengembangan mutu tuna ekspor Indonesia (4) menyusun rekomendasi kebijakan SMMT produk tuna untuk pasar internasional (5) menganalisis, serta menyusun rekomendasi standar dan persyaratan teknis yang diperlukan untuk memperkuat posisi tawar produk tuna Indonesia di pasar global dan sarana-prasarananya dalam suatu SMMT produk tuna ekspor. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode survei (in-depth interview) dan dengan bantuan kuesioner terhadap pihak terkait, diantaranya nelayan tuna, pelaku usaha industri tuna, petugas/tenaga kerja industri, personil di laboratorium penguji, Pelabuhan Pendaratan Ikan/Tempat Pendaratan Ikan, fish inspektor/auditor, petugas pengambil contoh, pemerintah pusat dan daerah, tenaga ahli dan pakar dan review studi pustaka maupun melalui kunjungan lapang (field survey) ke lokasi-lokasi kegiatan. Sedangkan untuk aspek teknis sebagai alat verifikasi data, pengujian dilakukan di laboratorium kimia dan mikrobiologi, Laboratorium Pembinaan dan Pengujian Mutu Hasil Perikanan (LPPMHP) Jakarta dan Laboratorium Mikrobiologi Hasil Perikanan, Departemen Teknologi Hasil Perairan (THP), Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan (FPIK), Institut Pertanian Bogor (IPB). Ruang lingkup wilayah studi ini meliputi pelabuhan transit tuna, unit pengolah ikan tuna beku, dan lembaga terkait kegiatan industri tuna di DKI Jakarta. Penelitian disusun atas 2 (dua) tahapan besar: (1) Fase identifikasi permasalahan menyangkut: regulasi dan kelembagaan dengan metode analisis isi (content analysis); standar (metode scoring); Identifikasi permasalahan mutu produk tuna yang meliputi pengadaan bahan baku, sanitasi dan higiene, Good Manufacturing Practices (GMP) dilakukan bersamaan dengan asesmen risiko histamin pada tuna selama penanganan dan pengolahan sebagai dasar manajemen risiko secara semi kuantitatif menggunakan model spreadsheet for risk ranger, untuk kandungan histamin, total volatile bases (TVB), total plate count bakteri (TPC) (SNI) dan total bakteri penghasil histamin dianalisis berdasarkan metode Niven et al; sistem traceability dan efektifitas proses pada critical control point (CCP) dilakukan dengan pendekatan (Statistical Process Control) yang terintegrasi dengan konsep Lean Six Sigma; identifikasi hambatan implementasi dan pengembangan SMMT hasil perikanan dilakukan dengan wawancara/penyebaran kuesioner dan disajikan secara deskriptif; sistem audit/inspeksi dipelajari berdasarkan analisis kinerja auditor atau pengawas mutu (fish inspector) baik internal maupun eksternal menggunakan Important Performance
Keyword: development, food safety, integrated quality management system, regulation, risk assessment, tuna

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation