Judul: Sistem Pengendalian Sediaan Bahan Baku Produk Tuna Di Pt Awindo International Jakarta
Abstrak: Sistem pengaturan sediaan pada industri tuna di Indonesia memegang peranan cukup penting, agar industri dapat berjalan secara efektif dan efisien. Berkaitan dengan hal itu, pengendalian sediaan perlu dikendalikan dan perlu diteliti guna mengetahui tingkat persediaan tuna yang optimal. Penelitian ini bertujuan mengetahui teknis penyediaan bahan baku dan faktor-faktor yang mempengaruhi pengendalian sediaan bahan baku untuk produk olahan ikan di PT. AWIndo International Jakarta. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode studi kasus, berupa pengendalian sediaan tuna di PT. AWIndo International Jakarta. Aspek yang diteliti meliputi kapasitas cold storage, biaya pemesanan bahan baku, biaya simpan ikan di cold storage PT. AWIndo International Jakarta. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa ada beberapa faktor yang mempengaruhi pengendalian sediaan di PT. AWIndo International Jakarta diantaranya adalah sumber daya bahan baku, harga bahan baku, permintaan konsumen dan biaya persediaan yang meliputi biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan biaya total.
Keyword: Industri Tuna, PT.AWIndo International Jakarta, Sistem Pengendalian Sediaan

Judul: Model Simulasi Pengendalian Persediaan Bahan Baku Industri Pengolahan Ikan Tuna (Thunus sp.) di Pt Danautama Persada Raya, Jakarta
Abstrak: Persaingan di dunia industri mendorong perusahaan untuk menekan biaya produksi dan biaya operasi serendah mungkin. Salah satu upaya untuk meminimalkan biaya produksi dan biaya operasi adalah dengan mengendalikan persediaan perusahaan pada tingkat yang optimal. PT Danaumatano Persada Raya sebagai industri yang mengolah ikan tuna (Thunus sp) menjadi fillet ikan tuna mutlak harus memililci persediaan bahan baku untuk menjamin kelancaran proses produksinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu model simulasi untuk menentukan tingkat persediaan bahan baku yang optimal di perusahaan ini .
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: