Judul: Sistem pengendalian sediaan produk udang beku di PT Suri tani pemuka cold storage Banyuwangi, Jawa Timur
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah menganalisis model pengendalian sediaan produk udang beku yang diterapkan di PT. Suri Tani Pemuka Cold Storage, menentukaan persediaan udang beku yang optimum berdasarkan model economic order quantity, serta membandingkan pengendaliaan sediaan berdasarkan kebijaksanaan yang diterapkan di perusahaan dengan pengendalian sediaan berdasarkan model EOQ. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2003 di PT. Suri Tani Pemuka Cold Storage, Banyuwangi, Jawa Timur. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah studi kasus mengenai sistem pengendalian sediaan produk udang beku di PT. Suri Tani Pemuka Cold Storage Banyuwangi, Jawa Timur. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari hasil pengamatan langsung di lapangan dan wawancara dengan majer, kepala bidang dan staf perusahaan mengenai teknis penyediaan produk uda beku di perusahaan. Data sekunder diperoleh dari dokumen dan catatan adhanistrasi perusahaan serta studi literatur.
Keyword: frozen shrimp product, inventory control model, economic order quantity model

Judul: Analisis pengendalian sediaan produk udang beku PT.Aorta, Semarang
Abstrak: Udang merupakan salah satu komoditas perikanan yang mendominasi ekspor Indonesia dan dikenal sebagai primadona ekspor perikanan. Salah satu pasar ekspor udang yaitu Jepang. Perkembangan volume dan nilai ekspor udang yang cukup baik mendorong PT.Aorta bergerak dibidang pembekuan dan ekspor produk udang beku. Penelitian ini dilaksanakan pada Bulan Pebruari-Maret 1998 di PT.Aorta, Semarang. Penelitian ini bertujuan untuk : (1) mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pengendalian sediaan produk udang beku, (2) menganalisis model pengendalian sediaan produk udang beku di PT. Aorta, dan (3) mengetahui kaitan pengendalian sediaan produk dengan keragaan keuangan perusahaan. Metode penelitian adalah studi kasus dengan satuan kasus adalah PT. Aorta. Data primer diperoleh dari hasil observasi dan wawancara dengan direksi dan staf PT. Aorta yang berpedoman pada kuesioner yang telah dipersiapkan. Data sekunder dip-eroleh dari lembaga, instansi terkait dan literatur yang relevan dengan permasalahan yang diteliti. Analisa data memakai data riset operasi model pengendalian sediaan deterministik dan penyajian mengenai teknis penyediaan produk dilakukan secara deskriptif. PT. Aorta berdiri pada tahun 1979, awalnya perusahaan ini bergerak dibidang pembekuan dan ekspor udang dan paha kodok. PT. Aorta mengalami kesulitan dalam memperoleh paha kodok maka sejak tahun 1980 perusahaan hanya mengolah udang yang diekspor ke Jepang. Produk PT. Aorta merupakan bahan mentah yang diolah menjadi produk udang beku untuk diekspor. Oleh karena itu selain biaya pemesanan, pihak PT. Aorta juga mengeluarkan biaya penyimpanan produk. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh jumlah pemesanan optimum (Oopt) sebesar 353.890 kg. Biaya pemesanan tahunan diperoleh berdasarkan Q,. sebesar Rp 24.954.187,07. Biaya total optimum tercapai pada saat grafik total annual relevant cost berada pada titik perpotongan grafik annual ordering cost dan annual holding cost yaitu pada saat biaya pemesanan optimum sebesar Rp 24.954.142,33,
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: