Judul: Model pengendalian sediaan di cold storage perum prasarana perikanan samudera Jakarta : Studi kasus PT. Minasari Segara
Abstrak: Penelitian ini merupakan studi kasus penyimpanan ikan tuna milik PT Minasari Segara yang disimpan di cold storage milik Perum Prasarana Perikanan Samudera Jakarta (P3SJ). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui mekanisme pengelolaan cold storage Perum Prasarana Perikanan Samudera Jakarta dan mempelajari Tehnik Pengendalian Sediaan ikan tuna di PT Minasari Segara serta melakukan perhitungan optimisasi. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dari pengamatan langsung di lokasi penelitian dan wawancara. Data sekunder diperoleh dari instansi terkait di PPPSJ, data stok dan data pengeluaran, serta laporan keuangan PT Minasari Segara. Dari data hasil pengamatan terhadap kasus PT Minasari Segara, data biaya yang diperoleh digolongkan menjadi 3 komponen biaya, yakni biaya pembelian yang meliputi biaya yang dikeluarkan untuk membeli bahan baku (tuna second grade) yang akan disimpan dalam cold storage, Biaya Pemesanan (ordering cost) yang meliputi biaya-biaya yang dikeluarkan untuk pembuatan surat-surat, upah pekerja, biaya reefer, biaya listrik container, serta gaji pegawai tetap. Biaya Penyimpanan (holding cost) meliputi biaya-biaya yang dikeluarkan untuk menyimpan ikan dalam cold storage, meliputi biaya sewa cold storage, biaya pembekuan di Air Blast Freezer (ABF), biaya es dan air, serta biaya sewa alat (pallet dan forklift).
Keyword: 

Judul: PT Perikanan Indonesia Fish Cold Storage Rental Services at Nizam Zachman Ocean Fishery Port, Jakarta
Abstrak: ROSALINDA. Pelayanan Jasa Penyewaan Cold Storage Ikan PT Perikanan Indonesia di Pelabuhan Perikanan Samudera Nizam Zachman, Jakarta. Dibimbing oleh MUSTARUDDIN dan GONDO PUSPITO. Cold storage PT Perikanan Indonesia memiliki 3 ruang yaitu cold storage 1 (CS1), cold storage 2 (CS2) dan cold storage 3 (CS3). Ruang cold storage memiiki luas, volume dan kapasitas yang sama besar. Pada pengaplikasiannya kapasitas yang tersedia tidak termanfaatkan seluruhnya sehingga ini menjadi permasalahan yang harus diperbaiki. Terdapat ruang yang tidak termanfaatkan karena ada dua cara penanganan dalam penyimpanan ikan. Cara penanganannya yaitu secara curah dan palet. Penelitian bertujuan untuk mengetahui kapasitas, utilitas, jenis ikan, dan produk olahan serta besaran harga sewa cold storage PT Perikanan Indonesia di Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Nizam Zachman. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus dan observasi dengan mengambil sampel berupa wawancara dan data sekunder. Analisis yang digunakan deskriptif dan kuantitatif. Hasil penelitian menunjukan kapasitas total cold storage PT Perikanan Indonesia sebesar 2.250 ton. Utilitas 1.350 ton atau 60% dari total kapasitas yang tersedia. Ikan yang disimpan milik PT Perikanan Indonesia sebanyak 30 jenis dan milik umum sebanyak 26 jenis. Harga sewa Rp14.985/palet. Harga sewa dihitung per banyak palet yang digunakan. Pendapatan selama tahun 2023 sebesar Rp1.250.573.175 dengan biaya listrik sebesar 166.596.160. Efisiensi ruang yang termanfaatkan pada cold storage 1 sebesar 80%, cold storage 2 dan 3 sebesar 47%. Kata kunci: Cold storage, Kapasitas, Pelabuhan Perikanan Samudera Nizam Zachman, Utilitas, ROSALINDA. PT Perikanan Indonesia Fish Cold Storage Rental Services at Nizam Zachman Ocean Fishery Port, Jakarta. Supervised by MUSTARUDDIN and GONDO PUSPITO. Cold storage PT Perikanan Indonesia has 3 rooms, namely cold storage 1 (CS1), cold storage 2 (CS2), and cold storage 3 (CS3). The cold storage room has the same area, volume, and capacity. In its application, the available capacity is not fully utilized, so this problem must be corrected. There is space that is not utilized because there are two ways of handling fish storage. The handling method is in bulk and pallets. The research aims to determine capacity, utility, types of fish and processed products, and rental prices for cold storage PT Perikanan Indonesia at Nizam Zachman Ocean Fisheries Port (PPS). The research methods used are case studies and observations, which are done by taking samples in the form of interviews and secondary data. The analysis used is descriptive and quantitative. The research results show the total capacity of cold storage PT Perikanan Indonesia amounting to 2.250 tons. Utility 1.350 tons or 60% of total available capacity. There are 30 types of fish stored owned by PT Perikanan Indonesia and 26 types owned by the public. Rental price Rp. 14,985/pallet. Rental prices are calculated per the number of pallets used. Revenue during 2023 is IDR 1,250,573,175 with electricity costs of 166.596.160. The efficiency of space utilized in cold storage 1 is 80%, and cold storage 2 and 3 is 47%. Keywords: Capacity, Cold storage, Nizam Zachman Ocean Fishing Harbor, Utilities
Keyword: Cold storage, Kapasitas, Pelabuhan Perikanan Samudera Nizam Zachman, Utilitas

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: