Judul: Design of Environmentally Friendly Cold Storage
Abstrak: Sebagai negara maritim, Indonesia memiliki keanekaragaman sumber daya lautan yang sangat berlimpah. Hal ini membuat banyak dari masyarakat Indonesia yang memiliki profesi sebagai nelayan. Namun sama halnya dengan produk pertanian, produk hasil sumber daya laut seperti ikan merupakan produk yang mudah rusak dan perlu perhatian khusus dalam penanganannya agar tidak menurunkan harga jual produk tersebut. Hal ini kemudian memaksa nelayan untuk menerapkan sistem one day fishing untuk melaut dan mencari ikan karena keterbatasan fasilitas penyimpanan ikan yang baik. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang cold storage dengan sistem refrigerasi kompresi uap ramah lingkungan dengan penggunaan refrigeran R32 serta sumber energi alternatif dari photovoltaic. Cold storage dirancang memiliki kapasitas 500 kg dan dirancang dapat dipasang pada kapal nelayan sehingga memberi kesempatan waktu lebih lama nelayan untuk melaut. Hasil pengujian kinerja cold storage tanpa beban produk dilakukan dengan melakukan variasi mass charge refrigeran, tekanan evaporasi, beban aktual, serta analisa emisi dengan LCCP dan diperoleh mesin memiliki performansi terbaik dengan mass charge 190 gram pada tekanan 1,3 bar gauge dengan suhu capaian -18℃. Secara berturut-turut cold storage memiliki nilai kapasitas pendinginan, konsumsi daya listrik, serta COP tertinggi sebesar 3,37 kW, 0,68 kW, dan 5,54. Emisi yang dengan penggunaan photovoltaic dihasilkan dari cold storage ini adalah 2148,8 kg CO2e per tahunnya., As maritime country, Indonesia has a very abundant diversity of marine resources. This makes many Indonesian people have professions as fishermen. However, just like agricultural products, marine products such as fish are products that are easily perishable and require special attention in handling to keep the quality as good as possible. This then forces fishermen to do one day fishing system to go to sea and do fishing due to limited proper storage facility. The aims of this research were to design an environmentally friendly cold storage using vapor compressed refrigeration cycle with R32 refrigerant and alternatif energi resource from photovoltaic. This cold storage designed to have a capacity of 500 kg and possible to be installed on fishing boats. Cold storage was tested without cooling load product with variation of mass charges, evaporation pressure, actual load, anda emission analysis using LCCP method and it was found that the cold storage had the best performance with mass charge of 190 gram at evaporation pressure at 1,3 bar gauge with reachable temperature of -18℃. Respectively, cold storage had the highest cooling capacity, energi consumption, and COP values of 3,37 kW, 0,68 kW, and 5,54. The emissions produced by the use of this cold storage using photovoltaic system is 2148,8 kg CO2e per year.
Keyword: Cold storage, One day fishing, Photovoltaic, Refrigerant R32, Vapor compression refrigeration cycle

Judul: Refrigerated Portable Refrigerated Fish Storage for Small Scale Fisheries
Abstrak: Metode penyimpanan ikan dengan suhu rendah merupakan salah satu proses penanganan yang sangat dibutuhkan untuk menjaga kualitas ikan pasca penangkapan. Penggunaan es sebagai media penyimpanan juga ternyata hanya dapat bertahan dalam waktu yang singkat serta seringkali memberikan kerusakan fisik pada ikan. Hal tersebut memunculkan ide untuk dapat membuat alternatif penyimpanan ikan berpendingin di atas kapal sebagai solusi dari masalah tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) membuat rancangan portable mini fish box; (2) mengetahui kebutuhan daya dan performa portable mini fish box; (3) mengetahui efisiensi biaya dalam pengoperasian portable mini fish box. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Mini Fish Box dapat dibangun dengan menggunakan sistem refrigerasi dengan dimensi 65x66x50 cm. Besar daya yang dibutuhkan portable mini fish box secara berturut-turut untuk kondisi tanpa beban dan beban 4 kg adalah 374,94 watt dan 651,93 watt dengan waktu yang dibutuhkan untuk mencapai suhu 5 oC adalah 34 menit pada kondisi berawan tanpa beban dengan suhu lingkugan berkisar 23-30 oC dan waktu terlama adalah 76 menit dengan kondisi terik berbeban pendinginan 4 kg dengan suhu lingkungan berada pada antara 30–36 oC. Portable mini fish box juga secara efektif dapat menghemat 90% dari biaya pendingin konvensional dengan biaya perkg ikan yang dikeluarkan hanya sebesar Rp127/kg hasil tangkapan., The method of storing fish at low temperatures is one of the handling processes that is needed to maintain the quality of fish after capture process. The use of ice as a storage medium also turns out only works in short time and often causes physical damage to fish. This gave rise to the idea of creating an alternative to refrigerated fish storage on board as a solution to this problem. The objectives of this research are: (1) to design a portable refrigerated fish storage; (2) determine the power and performance requirements of a refrigerated portable storage; (3) find out the cost efficiency in operating a refrigerated portable storage compare to traditional fish storage. The results of this study indicate that a portable storage can be built using a refrigeration system with dimensions of 65x66x50cm. The power requirements required for a refrigerated portable storage respectively for no-load and 4 kg load conditions are 374.94 watt and 651.93 watt with the time needed to reach 5 oC temperature is 34 minutes in cloudy conditions without load and the longest time is 76 minutes in hot conditions. 4 kg cooling load. The refrigerated portable storage can also effectively save 90% of the cost of conventional coolers with a per kg fish cost of only Rp127 per kg of catch.
Keyword: efisiensi biaya, kesegaran ikan, portable mini fish box, cost efficiency, fish quality

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: