Judul: Sistem Pengendalian Sediaan Bahan Baku Produk Tuna Di Pt Awindo International Jakarta
Abstrak: Sistem pengaturan sediaan pada industri tuna di Indonesia memegang peranan cukup penting, agar industri dapat berjalan secara efektif dan efisien. Berkaitan dengan hal itu, pengendalian sediaan perlu dikendalikan dan perlu diteliti guna mengetahui tingkat persediaan tuna yang optimal. Penelitian ini bertujuan mengetahui teknis penyediaan bahan baku dan faktor-faktor yang mempengaruhi pengendalian sediaan bahan baku untuk produk olahan ikan di PT. AWIndo International Jakarta. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode studi kasus, berupa pengendalian sediaan tuna di PT. AWIndo International Jakarta. Aspek yang diteliti meliputi kapasitas cold storage, biaya pemesanan bahan baku, biaya simpan ikan di cold storage PT. AWIndo International Jakarta. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa ada beberapa faktor yang mempengaruhi pengendalian sediaan di PT. AWIndo International Jakarta diantaranya adalah sumber daya bahan baku, harga bahan baku, permintaan konsumen dan biaya persediaan yang meliputi biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan biaya total.
Keyword: Industri Tuna, PT.AWIndo International Jakarta, Sistem Pengendalian Sediaan

Judul: Deskripsi Rantai Pasok Ikan Tuna  (Studi Kasus PT Awindo International di Pelabuhan Perikanan Samudera Nizam Zachman Jakarta)
Abstrak: Ekspor ikan tuna Indonesia cenderung meningkat selama lima tahun terakhir. PT AWIndo International merupakan salah satu industri ikan tuna di PPS Nizam Zachman Jakarta (PPSNZJ). PT AWIndo belum menerapkan manajemen rantai pasok. Tujuan dari penelitian ini meliputi : 1) mengidentifikasi rantai pasok ikan tuna yang terjadi di PT AWIndo 2) menganalisis peran PPSNZJ dalam kegiatan rantai pasok ikan tuna. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi kasus. Teknik pengumpulan data dengan purposive sampling. Analisis data terdiri atas analisis manajemen rantai pasok ikan tuna pada PT AWIndo dan analisis peran PPSNZJ terhadap rantai pasok ikan tuna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelaku rantai pasok ikan tuna di PT AWIndo terdiri dari nelayan pemilik, transit sheed, PT AWIndo, Trio Eagle Logistik, agen luar negeri, supermarket, konsumen akhir. Secara umum rantai pasok ikan tuna sudah baik namun masih belum optimal. Sehingga peningkatan performa penting dilakukan agar rantai pasok ikan tuna dapat berjalan dengan lancar. Pengelola PPSNZJ terdiri atas UPT dan Perum Perindo Cabang Jakarta. Keduanya berperan penting dalam mendukung rantai pasok ikan tuna. Peran kedua lembaga ini lebih kepada pelayanan jasa dan fasilitas., The export of tuna Indonesia increase during the last five years. PT AWIndo International is one of the tuna industry in PPS Nizam Zachman Jakarta (PPSNZJ). PT AWIndo has not implemented supply chain management. The purpose of this research are : 1) identify supply chain tuna in PT AWIndo 2) analyzes the role of PPSNZJ in supply chain tuna. The methods used in this research is a case study. Data was collected by purposive sampling. Data analysis consisted of analysis of supply chain management of tuna on PT AWIndo and analysis of the the role of PPSNZJ on tuna supply chain. The results showed that the actors of tuna supply chain of PT AWIndo are the fishermen, transit sheed, PT AWIndo, Trio Eagle Logistik, foreign agents, supermarkets, the end customer. In general, the tuna supply chain already good, but it is not optimal. Performance improvement is important so tuna supply chain can be well. Management of PPSNZJ consist of UPT and Perum Perindo Jakarta. Both are important in supporting tuna supply chain. The role of the institution is espescially to services and facilities.
Keyword: ekspor, ikan tuna, industri, rantai pasok

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: