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: Institutional Management of Fish Cold Storage (Case Study Cold Storage of 1.000 Tons Muara Baru, North Jakarta)
Abstrak: Cold storage (gudang beku) yang dibangun Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) di berbagai daerah merupakan salah satu implementasi kebijakan Sistem Logistik Ikan Nasional (SLIN). Cold storage 1.000 ton didirikan untuk menjadi role model sarana buffer stock ikan di Wilayah Jakarta yang dikelola pemerintah dan ditujukan memfasilitasi sarana penyimpanan ikan bagi pelaku usaha perikanan. Pengelolaan cold storage terikat pada peraturan dan ketentuan yang berlaku karena mengemban tugas dan fungsi sesuai misi yang ditetapkan pemerintah. Dalam implementasinya, pemanfaatan aset pemerintah tersebut belum optimal karena pelaku usaha perikanan yang bekerja sama masih terbatas. Hal ini berpengaruh pada pemanfaatan ruang penyimpanan ikan yang masih under capacity sehingga penerimaan menjadi lebih rendah sedangkan investasi cold storage dan kebutuhan operasional cukup tinggi. Sementara itu, keberhasilan kinerja pengelolaan cold storage diukur melalui capaian penerimaan dalam bentuk Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP). Tujuan penelitian adalah mengkaji sistem kelembagaan pengelolaan cold storage 1.000 ton dari perspektif Ekonomi Kelembagaan Baru dan menganalisis capaian kinerja keuangan dari perspektif profitabilitas bisnis. Penelitian menggunakan metode studi kasus di cold storage berkapasitas 1.000 ton di Muara Baru, Jakarta Utara. Analisis kelembagaan dilakukan secara kualitatif deskriptif dengan pendekatan konsep Ekonomi Kelembagaan Baru, sedangkan analisis kinerja keuangan dilakukan secara kuantitatif melalui perhitungan profitabilitas dengan rasio Net Profit Margin (NPM) dan Return on Asset (ROA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa cold storage 1.000 ton masih membutuhkan peningkatan kinerja. Pengelolaan cold storage belum berhasil karena memiliki kinerja yang belum optimal pada keseluruhan aspek kelembagaan yang dianalisis. Aspek penting yang paling memengaruhi kinerja cold storage antara lain aspek property right, principal agent, flexibility and adaptability dan memengaruhi kinerja pada aspek yang lain. Relevansi juga ditunjukkan dengan hasil analisis profitabilitas yang menggambarkan bahwa penerimaan yang diperoleh dari layanan jasa dan penggunaan aset cold storage belum memberikan keuntungan. Implikasi untuk perbaikan pengelolaan cold storage 1.000 ton ke depan adalah pembentukan badan atau lembaga yang lebih otoritatif dalam layanan publik, pemberian ruang untuk menuangkan inovasi kepada manager pengelola, penyelarasan insentif dan membangun kerja sama yang lebih luas, pengembangan model bisnis yang lebih customize dengan kebutuhan pengguna, penegakan dan kepatuhan pada peraturan dan prosedur terkait layanan operasional dan penerapan standar mutu keamanan produk perikanan, pengembangan warehouse management system pada layanan dan operasional, peningkatan kinerja keuangan melalui optimalisasi penggunaan cold storage., Cold storage built by the Ministry of Marine Affairs and Fisheries (KKP) in various regions is one of the implementations of the National Fish Logistics System (SLIN) policy. The cold storage of 1.000 tons was established as a role model for fish buffer stock facilities in the Jakarta Region, which was managed by the government and intended to facilitate fish storage facilities for fisheries business actors. Applicable regulations and provisions bind the management of cold storage because it carries out tasks and functions according to the mission set by the government. In its implementation, the utilization of government assets has not been optimal because the fisheries business actors who work together still need to be improved. This affects the utilization of fish storage space which is still under capacity so that revenues are lower while cold storage investment and operational needs are quite high. Meanwhile, the
Keyword: cold storage, new institutional economic, profitability

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: