Judul: Peranan pangkalan pendaratan ikan muara angke dalam pengembangan perikanan di DKI Jakarta
Abstrak: Pada tahun 1993 produksi perikanan DKI Jakarta khususnya perikanan laut adalah sebesar 39.516 ton atau sekitar 5,9% dari produksi perikanan laut pulau Jawa yang sebesar 668.874 ton (DitJen Perikanan, 1995). Produksi tersebut secara teknis dikelola oleh 2 buah Pelabuhan Perikanan dengan kelas berbeda yaitu Pelabuhan Perikanan Samudera Jakarta (Kelas I) dan Pangkalan Pendarat- an Ikan Muara Angke yang merupakan pelabuhan perikanan skala kecil (Kelas IV). Produksi perikanan PPSJ Muara Baru dan PPI Muara Angke pada tahun 1993 yaitu 29.849 ton atau 73% dari produksi perikanan DKI Jakarta (41.017 ton). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peranan PPI Muara Angke dalam menunjang pengembangan perikanan di DKI Jakarta dalam hal (1) Produksi dan nilai produksi perikanan yang didaratkan di PPI Muara Angke, (2) Pengolahan Ikan dan (3) Pemasaran Ikan yang ada di PPI Muara Angke. Penelitian dilakukan pada bulan Pebruari 1996 di PPI Muara Angke Jakarta Utara. Penelitian yang dilakukan menggunakan metode survei di PPI Muara Angke beserta fasilitas-fasilitasnya. Jumlah produksi perikanan laut mendominasi hasil per- ikanan di PPI Muara Angke yaitu sebesar 2.286 ton per tahun. Sebagai pusat pengembangan perikanan tradisional, PPI Muara Angke ditunjang oleh sejumlah fasilitas seperti PHPT atau Pusat Pengolahan Perikanan Tradisional. Unit pengolahan yang ada di PHPT terdiri dari pengasinan, pemindangan, pembuatan terasi dan pembuatan kulit samak. Bahan baku pengolahan diperoleh dari TPI Muara Angke sebanyak 60% dan 40% diperoleh dari TPI Muara Baru. Produksi pengolahan di PHPT tahun 1990 - 1994 rata-rata sebesar 4.420 ton per tahun dengan nilai produksi rata-rata sebesar 5,6 milyar rupiah per tahun…dst
Keyword: 

Judul: Kajian distribusi hasil tangkapan ikan di Pangkalan Pendaratan Ikan (PPI) Muara Angke, Jakarta Utara
Abstrak: Salah satu fungsi pelabuhan perikanan adalah sebagai pusat pemasaran dan pendistribusian hasil tangkapan. Ikan-ikan yang didaratkan di pelabuhan tersebut, selain ditujukan untuk konsumsi lokal, juga dapat didistribusikan keluar daerah maupun ekspor. Usaha pendistribusian ikan dari pelabuhan baik keluar daerah maupun ekspor, dilakukan dengan tujuan untuk memenuhi kebutuhan ikan dan juga agar ikan tersebut mempunyai nilai tambah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran karakteristik distribusi hasil tangkapan yang terjadi di PPI Muara Angke. Motodologi yang digunakan pada penelitian adalah metode Survei. Hasil penelitian menunjukan bahwa produksi hasil tangkapan yang didaratkan di PPI Muara Angke mempunyai rata-rata produksi pertahunnya adalah 10.612,87 ton dengan nilai produksi sebesar Rp. 34 milyar. Hasil tangkapan yang masuk ke PPI Muara Angke umumnya berasal dari dua sumber pengiriman, yaitu berdasarkan daerah penangkapan ikan dengan daerah pengirim terbesar adalah perairan yang terletak di zona WPP 2 yaitu laut Cina Selatan dan berdasarkan daerah asal pengiriman lewat jalur darat dengan pengirim terbesar oleh Kabupaten Indramayu. Sedangkan daerah yang menjadi tujuan distribusi dari hasil tangkapan yang didaratkan adalah 14 pasar lokal di Jakarta yaitu Pasar Bendungan Hilir, Palmerah, Pasar Minggu, Pasar Higienis Pejompongan, Pademangan, Cengkareng, Sunter, Tanah Abang, Jembatan Lima, Klender, Grogol, Teluk Gong, Citra Garden dan Pondok Labu. Penanganan mutu ikan oleh para nelayan dan pedagang di PPI Muara Angke yaitu penanganan ikan pada saat di palkah kapal dan penanganan ikan pada saat dan setelah pelelangan. Untuk menjaga mutu hasil tangkapan nelayan PPI Muara Angke biasanya menggunakan penggaraman dan es.
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: