Judul: Potensi dan Strategi Pengembangan Industri Pengolahan Ikan di PPN Karangantu: Upaya Meningkatkan Aktivitas Kepelabuhanan Perikanan
Abstrak: Pelabuhan Perikanan Nusantara (PPN) Karangantu terletak di Pantai Utara Banten, merupakan pelabuhan perikanan tipe B yang ada di Provinsi Banten. Produksi ikan hasil tangkapan yang didaratkan juga merupakan yang terbesar dibandingkan dengan pelabuhan perikanan yang ada di sekitarnya yaitu 93 % (2.797 ton) di Kota dan Kabupaten Serang pada tahun 2013. Produksi ikan hasil tangkapan yang didaratkan memiliki peranan penting dalam industri pengolahan ikan. Produksi yang relatif tinggi di suatu pelabuhan perikanan secara tidak langsung dapat menarik investor untuk melakukan investasi, agar keberlangsungan usaha dapat terjamin. Keunggulan tersebut, menjadikan PPN Karangantu ditunjuk sebagai kawasan industri perikanan (sebelumnya minapolitan) subsektor perikanan tangkap sejak tahun 2010. Namun demikian, sejak penunjukan tersebut sampai saat ini, kegiatan pengolahan ikan belum terdapat di dalam PPN Karangantu sebagai akibat belum adanya kawasan/lahan khusus pengolah ikan. Hal ini sebagai dampak dari peraturan pemerintah pusat sampai tahun 2012 tentang pengkelasan pelabuhan perikanan yang hanya mengembangkan industri untuk PP kelas Samudera (tipe A) saja, sehingga sejak berstatus kelas PPP (tipe C) dan PPI (tipe D), pelabuhan ini belum direncanakan untuk mengembangkan industri. Industri pengolahan ikan saat ini berada di sekitar PPN Karangantu berupa pengasinan ikan dengan jumlah pengolah ikan sebanyak 40 unit. Kegiatan industri pengolahan ikan tersebut perlu dipindahkan dan dikonsentrasikan kedalam kawasan PP; selain agar pelaku industri dapat menikmati/ memanfaatkan fasilitas dan pelayanan pemerintah, juga sesuai dengan kebijakan pemerintah saat ini yang mengembangkan industri pengolahan ikan di dalam PP karena sangat menguntungkan bagi pelaku industri pengolahan. Keberadaan kegiatan pengolahan ikan di PPN Karangantu, juga akan berdampak positif yaitu berupa peningkatan aktivitas penangkapan ikan, seperti jumlah armada dan volume produksi hasil tangkapan karena meningkatnya permintaan bahan baku untuk industri. Dalam perkembangannya, pemenuhan kebutuhan ikan bahan baku tidak dapat dilakukan oleh pengelola pelabuhan itu sendiri, melainkan diperlukan kerjasama antar pelabuhan perikanan lain di sekitarnya sehingga terjadi keterkaitan antara pelabuhan yang satu dengan pelabuhan lainnya. Beberapa contoh pelabuhan perikanan yang memanfaatkan keterkaitan pelabuhan perikanan yang satu dengan yang lain dalam pemenuhan kebutuhan bahan baku ikan diantaranya PPN Palabuhanratu dengan PPI-PPI sekitarnya seperti PPI Cisolok (Pane 2010) dan pelabuhan Boulogne Sur Mer di Prancis yang memenuhi bahan baku dari negara-negara Eropa sekitarnya (Lubis et al 2013). Adanya keterkaitan atau konektivitas antar pelabuhan perikanan bisa menjadi solusi pemenuhan kebutuhan bahan baku ikan bagi pengusaha pengolahan. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mengetahui potensi unggulan ikan–ikan hasil tangkapan yang didaratkan di PPN Karangantu untuk bahan baku industri pengolahan ikan; (2) Menentukan alternatif produksi hasil tangkapan dari pelabuhan perikanan sekitarnya yang mendukung industri pengolahan ikan di PPN Karangantu. (3) Mendapatkan strategi pengembangan industri pengolahan ikan di PPN Karangantu sebagai upaya meningkatkan aktivitas kepelabuhanan perikanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 7 jenis ikan yang memiliki nilai pertumbuhan LQ positif dengan skor 3 yaitu cumi-cumi, kembung, kuniran, kurisi, lemuru, tongkol dan manyung. Skor LQ 3 mengindikasikan bahwa jenisjenis ikan tersebut terkonsentrasi pendaratannya secara relatif di PPN Karangantu dan dapat terus dikembangkan kedepannya untuk menjadi bahan baku industri pengolahan ikan di PPN Karangantu. Alternatif produksi ikan hasil tangkapan dapat diperoleh dari PPI Pulo Kalih, PPI Pulo Panjang, PPI Wadas, PPI Terale, dan PPI Lontar dengan jenis ikan yang disesuaikan dengan kebutuhan
Keyword: pengolahan ikan, pelabuhan perikanan, PPN Karangantu

Judul: Potensi Industri Pengolahan Ikan di Pelabuhan Perikanan Nusantara Kejawanan.
Abstrak: Ketersediaan ikan bahan baku di suatu pelabuhan perikanan dapat digunakan sebagai salah satu variabel untuk menentukan potensi industri pengolahan ikan yang akan direncanakan dan dikembangkan. Ikan hasil tangkapan di PPN Kejawanan didaratkan dalam keadaan beku dan pendaratan per hari mencapai rata-rata 10,6 ton. Sampai saat ini belum ada industri pengolahan ikan di PPN Kejawanan yang menyerap ikan hasil tangkapan didaratkan. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan prioritas jenis dan jumlah unit industri pengolahan ikan yang dapat dibangun di PPN Kejawanan dan memproyeksikan ketersediaan ikan bahan baku industri pengolahan ikan selama 10 tahun mendatang (2020-2029) di PPN Kejawanan. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus. Analisis data yang digunakan adalah analisis komparatif potensi industri pengolahan ikan di pelabuhan perikanan: pendekatan ketersediaan riil dan kebutuhan teoritis ikan bahan baku utama dan analisis peramalan model gabungan. Hasil penelitian menunjukkan potensi industri pengolahan ikan yang dapat dibangun di PPN Kejawanan berdasarkan tingkat prioritas jenis industri dan kebutuhan ikan bahan baku per tahun yaitu 1 unit industri pengalengan ikan, 3 unit industri abon ikan, 10 unit industri pengasapan ikan, dan 7 unit industri kerupuk ikan. Ketersediaan volume produksi ikan bahan baku industri pengolahan ikan yang akan dibangun di PPN Kejawanan sampai akhir tahun 2020 diprediksi sebesar 5.097,2 ton, sedangkan ketersediaan untuk 10 tahun mendatang adalah 7.388,7 ton. Jumlah prediksi ketersediaan tersebut dapat memenuhi kebutuhan ikan bahan baku industri pengolahan ikan per tahun di PPN Kejawanan.
Keyword: ikan bahan baku, kebutuhan, ketersediaan, proyeksi

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing