Judul: Peranan pangkalan pendaratan ikan muara angke dalam pengembangan perikanan di DKI Jakarta
Abstrak: Pada tahun 1993 produksi perikanan DKI Jakarta khususnya perikanan laut adalah sebesar 39.516 ton atau sekitar 5,9% dari produksi perikanan laut pulau Jawa yang sebesar 668.874 ton (DitJen Perikanan, 1995). Produksi tersebut secara teknis dikelola oleh 2 buah Pelabuhan Perikanan dengan kelas berbeda yaitu Pelabuhan Perikanan Samudera Jakarta (Kelas I) dan Pangkalan Pendarat- an Ikan Muara Angke yang merupakan pelabuhan perikanan skala kecil (Kelas IV). Produksi perikanan PPSJ Muara Baru dan PPI Muara Angke pada tahun 1993 yaitu 29.849 ton atau 73% dari produksi perikanan DKI Jakarta (41.017 ton). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peranan PPI Muara Angke dalam menunjang pengembangan perikanan di DKI Jakarta dalam hal (1) Produksi dan nilai produksi perikanan yang didaratkan di PPI Muara Angke, (2) Pengolahan Ikan dan (3) Pemasaran Ikan yang ada di PPI Muara Angke. Penelitian dilakukan pada bulan Pebruari 1996 di PPI Muara Angke Jakarta Utara. Penelitian yang dilakukan menggunakan metode survei di PPI Muara Angke beserta fasilitas-fasilitasnya. Jumlah produksi perikanan laut mendominasi hasil per- ikanan di PPI Muara Angke yaitu sebesar 2.286 ton per tahun. Sebagai pusat pengembangan perikanan tradisional, PPI Muara Angke ditunjang oleh sejumlah fasilitas seperti PHPT atau Pusat Pengolahan Perikanan Tradisional. Unit pengolahan yang ada di PHPT terdiri dari pengasinan, pemindangan, pembuatan terasi dan pembuatan kulit samak. Bahan baku pengolahan diperoleh dari TPI Muara Angke sebanyak 60% dan 40% diperoleh dari TPI Muara Baru. Produksi pengolahan di PHPT tahun 1990 - 1994 rata-rata sebesar 4.420 ton per tahun dengan nilai produksi rata-rata sebesar 5,6 milyar rupiah per tahun…dst
Keyword: 

Judul: Studi tata letak fasilitas pangkalan pendaratan ikan (PPI) Muara Angke Jakarta
Abstrak: Berdasarkan Rencana Umum Tata Ruang (RUTR) Daerah Khusus Ibukota Jakarta tahun 1985-2005 dan dikaitkan dengan Arah Kebijaksanaan Pengembangan Kawasan Pantura yang tertera di Keppres No. 52 tahun 1995 tentang Reklamasi Pantura Jakarta serta Peraturan Daerah Tata Ruang Kawasan Pantura maka kegiatan perikanan khususnya perikanan laut dipusatkan di dua lokasi yaitu di Muara Angke dan Muara Baru. PPI Muara Angke sebagai tempat pendaratan armada perikanan rakyat, sedang Pelabuhan Perikanan Samudera Jakarta (PPSJ) Muara Baru diperuntukkan bagi armada perikanan skala besar atau berorientasi ekspor. Sejak tahun 1977, PPI Muara Angke ditetapkan sebagai satu-satunya tempat pendaratan ikan tradisional di Pantai Utara Jakarta, dibangun oleh Pemda DKI Jakarta lengkap dengan sarana dan prasarana perikanan, pemukiman nelayan dan fasilitasnya (Dinas Perikanan, 1997). Tujuannya untuk merelokasi tempat-tempat pendaratan ikan lain yang banyak tersebar di Pantai Utara wilayah DKI Jakarta dan saat ini belum tertata secara baik.. Dalam kurun waktu ± 22 tahun (1977-1999), kawasan Muara Angke telah mengalami peningkatan pembangunan yang pesat, seperti adanya pasar pengecer, unit pengepakan ikan, Pusat Jajan Serba Ikan, Pengolahan Hasil Perikanan Tradisional (PHPT), pemukiman nelayan dan fasilitas umum lainnya; juga mengalami peningkatan armada kapal perikanan yang melakukan bongkar muat dan kegiatan-kegiatan lainnya. Meskipun sejak tahun 1996/1997 kawasan Muara Angke telah memiliki Master Plan, namun dalam pelaksanaannya belum diterapkan sesuai tahapan pengembangannya sebagai akibat alokasi dana dari Pemerintah yang terbatas. Hal ini menyebabkan pembangunan kawasan tersebut dilakukan secara parsial tergantung alokasi anggaran dan sektor-sektor yang memiliki dana. Pengembangan yang parsial menyebabkan kondisi kawasan Muara Angke saat ini kumuh dan tidak tertata dengan baik. Selain itu terlihat ketidakteraturan...
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: