Judul: Sistem pengendalian sediaan produk udang beku di PT Suri tani pemuka cold storage Banyuwangi, Jawa Timur
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah menganalisis model pengendalian sediaan produk udang beku yang diterapkan di PT. Suri Tani Pemuka Cold Storage, menentukaan persediaan udang beku yang optimum berdasarkan model economic order quantity, serta membandingkan pengendaliaan sediaan berdasarkan kebijaksanaan yang diterapkan di perusahaan dengan pengendalian sediaan berdasarkan model EOQ. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2003 di PT. Suri Tani Pemuka Cold Storage, Banyuwangi, Jawa Timur. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah studi kasus mengenai sistem pengendalian sediaan produk udang beku di PT. Suri Tani Pemuka Cold Storage Banyuwangi, Jawa Timur. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari hasil pengamatan langsung di lapangan dan wawancara dengan majer, kepala bidang dan staf perusahaan mengenai teknis penyediaan produk uda beku di perusahaan. Data sekunder diperoleh dari dokumen dan catatan adhanistrasi perusahaan serta studi literatur.
Keyword: frozen shrimp product, inventory control model, economic order quantity model

Judul: Analisis pengendalian persediaan bahan baku udang dalam bisnis udang roti PT Khom Foods, Muara Baru, Jakarta
Abstrak: Suatu badan usaha memerlukan manajemen yang meliputi pengelolaan dan pengendalian. Kegiatan perigendalian merupakan tindak lanjut dari pengawasan. Adanya keterbatasan sumber daya mendasari diadakannya manajemen produksi, yang mana pengendalian persediaan bahan baku merupakan bagian dari manajemen produksi. Karateristik dari udang membedakan manajemen pengendalian persediaan bahan baku udang dengan manajemen pengendalian persediaan manufaktur. Bahan baku utama dari produk udang roti adalah udang beku, dengan pemasaran produk ke Jepang. PT Khom Foods belum memanfaatkan model pengendalian persediaan bahan baku, selama ini perusahaan hanya melakukan manajemen persediaan dengan perhitungan sederhana. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui sistem pengendalian persediaan bahan baku yang diterapkan PT Khom Foods dan menganalisis tingkat persedian bahan baku optimum bagi PT Khom Foods. Hasil dari penelitian menyimpulkan bahwa manajemen pengendalian persediaan bahan baku PT Khom Foods belum optimal. Perusahaan hanya mengandalkan pengalaman dalam melakukan perhitungan manajemen pengendalian persediaan bahan baku udang. Bagian produksi terlalu sering melakukan pemesanan bahan baku udang dalam skala kecil, dengan tujuan memenuhi kekosongan bahan baku. Pemborosan tersebut dapat dihindari dengan menggunakan manajemen pengendalian persediaan bahan baku model EOQ (Economic Order Quantity). Hasil perhitungan pengendalian persediaan bahan baku udang berdasarkan model EOQ (Economic Order Quantity) adalah perusahaan meminimalkan frekuensi pemesanan bahan baku udang dengan memaksimalkan jumlah pembelian bahan baku udang. Penerapan metode EOQ (Economic Order Quantity) akan efektif jika disesuaikan dengan fasilitas produksi yang tersedia di perusahaan. Faktor yang berpengaruh dalam penerapan model EOQ (Economic Order Quantity) adalah kapasitas cold storage dan jumlah supplier yang dimiliki oleh PT Khom Foods.
Keyword: Fisheries, Shrimps Business

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: