Judul: Analisis optimasi produksi untuk produk perikanan di PT.Danaumatano Persada Raya Muara Baru, Jakarta: Dengan pendekatan metode Goal Programming
Abstrak: lkan merupakan sumberdaya yang penting bagi rakyat Indonesia karena disamping potensinya yang cukup besar juga dapat dipergunakan sebagai salah satu sumber protein hewani dalam rangka peningkatan gizi. Tetapi sifat ikan yang mudah busuk/rusak merupakan masalah dalam suatu industri perikanan. Oleh karena itu diperlukan suatu cara penanganan yang tepat dan dalam waktu singkat. Teknologi yang paling umum digunakan untuk jangka waktu panjang adalah pembekuan. Dalam industri pengolahan ikan dalam mencapai tujuan-tujuannya tidak terlepas dari keterbatasan sumberdaya, baik modal, tenaga kerja, bahan baku atau lingkungan. Sehingga diperlukan suatu pengaturan sumberdaya yang tepat agar dapat mencapai tujuan yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis produk yang dihasilkan di PT. Danaumatanao Persada Raya, mengetahui faktor-faktor yang berperan dalam pembuatan produk perikanan di PT. Danaumatano Persada Raya dan menentukan jumlah alokasi produk yang optimum di PT. Danaumatano Persada Raya. Penelitian ini menggunakan pendekatan berencana dengan teknik operations research. Teknik operations research yang digunakan adalah dengan Goa/ Programming. Model Goa/ Programming yang digunakan memiliki 4 variabel keputusan (X1, X2, X3, X4) dan 6 sasaran-sasaran yang hendak dicapai. Penyelesaian model Goa/ Programming ini dilakukan dengan bantuan program komputer LINDO (Linear Interactive Descrete Optimizer).
Keyword: 

Judul: Model optimasi produksi penangkapan ikan di kotamadya perkalongan, jawa tengah
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk menggambarkan model-model yang berkaitan dengan produksi sebagai dasar pertimbangan untuk membuat keputusan di bidang perikanan. Beberapa model produksi yang digunakan adalah (1) model optimisasi ornduksi, (2) model hubungan faktor produksi dengan produksi dan (3) model simulasi sebagai model tambahan. Model-model yang digunakan masih danat dinerbaiki guna mendapat hasil yang lebih baik. Model optimisasi produksi serta model hubungan faktor groduksi dengan produksi digunakan untuk menganalisa unit Denangkanan ikan utama. Sedang model simulasi antrian digunakan dalam menganalisa sistem oelayanan di Pelabuhan Perikanan Nusantara dan KUD Makaryo Mino Pekalongan sebagai sarana perikanan terpenting di daerah penelitian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survai. Data diolah dengan menggunakan linear programming dengan metode simplex, fungsi produksi linier berganda dan si- mulasi model antrian. Sebagai kelanjutan model ontimisasi dilakukan analisa pengembangan dengan pendekatan produksi cotimum, biaya investasi, biaya operasi dan ootensi lestari. Berdasarkan hasil analisa optimisasi produksi dapat dilihat bahwa urutan prioritas pengembangan unit nerikanan di daerah penelitian berturut-turut adalah Purse seine klas 30-50 GT sebanyak 187 unit, Purse seine klas 10 20 GT sebanyak 148 unit dan Jaring insang sebesar 60 unit. Sedang Durse seine klas 20 30 GT tidak mendapat prioritas. ...
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: