Judul: Analisis harga pokok produksi dan titik lmpas produk abon lkan di Kecamatan Cisolok, Kabupaten Sukabumi Jawa Barat
Abstrak: Potensi sumberdaya perikanan laut Indonesia sebesar 6.7 ton ikan per tahun dengan hasil produksi yang dicapai hingga November 1999 sebesar 3.2 juta ton per tahun merupakan bahan pangan yang potensial untuk memenuhi kebutuhan pangan dan gizi masyarakat terutama kebutuhan akan protein. Dalam rangka meningkatkan konsumsi masyarakat terhadap produk perikanan khususnya produk ikan olahan, maka harus diupayakan untuk niembuat produk hasil perikanan yang leb~h beragam yang dapat diteriina dan disukai masyarakat melalui usaha pengolahan hasil perikanan. Salah satu produk pengolahan hasil perikanan adalah abon ikan. Sedangkan salah satu usaha pengolahan hasil perikanan khususnya abon ikan tersebut terdapat di Kecamatan Cisolok, Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat. Terdapat dua unit usaha yang memproduksi abon ikan di Kecamatan Cisolok yaitu Kelompok Usaha Bersa~na (KUB) Tenggiri dan Hurip Mandiri. Dengan adanya dua unit usaha yang saling berdeka!an dan juga memproduksi produk yang sama maka persaingan diantara kedua KUB tidak dapat dihindari. Dengan adanya persaingan tersebut maka inasing - inasing KUB harus mampu mengelola usaha operasionalnya secara efisien agar dapat memberikan keuntungan bagi KUB tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis harga pokok produk abon ikan dari kedua KUB. Selanjutnya menganalisis titik inipas produk, Marginal i/,co~iie, Ma~ginal Income Ratio, Margill of Safety dan profitabilitas usaha dari produk abon ikan. Sedangkan kegunaan dari penelitian ini adalah sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana pada Fakultas Perikanan dan llrnu Kelautan lnstitui Pertanian Bogor, untuk bahan pertimbangan bagi kedua KUB dan sumber inforniasi bagi pihak yang membutuhkan.
Keyword: 

Judul: Analisis harga pokok produksi dan titik impas produk abon ikan di Kecamatan Cisolok, Kabupaten Sukabumi Jawa Barat
Abstrak: Potensi sumberdaya perikanan laut Indonesia sebesar 6.7 ton ikan per tahun dengan hasil produksi yang dicapai hingga November 1999 sebesar 3.2 juta ton per tahun merupakan bahan pangan yang potensial untuk memenuhi kebutuhan pangan dan gizi masyarakat terutama kebutuhan akan protein. Dalam rangka meningkatkan konsumsi masyarakat terhadap produk perikanan khususnya produk ikan olahan, maka harus diupayakan untuk niembuat produk hasil perikanan yang leb~h beragam yang dapat diteriina dan disukai masyarakat melalui usaha pengolahan hasil perikanan. Salah satu produk pengolahan hasil perikanan adalah abon ikan. Sedangkan salah satu usaha pengolahan hasil perikanan khususnya abon ikan tersebut terdapat di Kecamatan Cisolok, Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat. Terdapat dua unit usaha yang memproduksi abon ikan di Kecamatan Cisolok yaitu Kelompok Usaha Bersa~na (KUB) Tenggiri dan Hurip Mandiri. Dengan adanya dua unit usaha yang saling berdeka!an dan juga memproduksi produk yang sama maka persaingan diantara kedua KUB tidak dapat dihindari. Dengan adanya persaingan tersebut maka inasing - inasing KUB harus mampu mengelola usaha operasionalnya secara efisien agar dapat memberikan keuntungan bagi KUB tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis harga pokok produk abon ikan dari kedua KUB. Selanjutnya menganalisis titik inipas produk, Marginal i/,co~iie, Ma~ginal Income Ratio, Margill of Safety dan profitabilitas usaha dari produk abon ikan. Sedangkan kegunaan dari penelitian ini adalah sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana pada Fakultas Perikanan dan llrnu Kelautan lnstitui Pertanian Bogor, untuk bahan pertimbangan bagi kedua KUB dan sumber inforniasi bagi pihak yang membutuhkan.
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: