Judul: Analisis strategi pengembangan produk pada PT Medan Tropical Canning and Frozen Industries
Abstrak: Strategi pengembangan produk merupakan salah satu dari alat pemasaran yang digunakan untuk mencapai tujuan perusahaan. Proses pengambilan keputusan diperlukan untuk mengetahui strategi yang terbaik bagi perusahaan. Hal ini dianalisis dengan menggunakan pendekatan secara Proses Hirarki Analitik. Berdasarkan kerangka kerja PHA, disusun struktur hirarki permasalahan dan dilakukan pengisian kuesioner untuk mengetahui pembobotan setiap elemen pada seluruh tingkat struktur hirarki tersebut. Data yang diperoleh dari responden diolah dengan menggunakan Excel 2000. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor internal dan ekternal yang berpengaruh dalam penentuan pengembangan produk, strategi pengembangan produk yang dilakukan dan rekomendasi strategi terbaik terhadap perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk ekspor menjadi produk potensial bagi PT. MTCFI untuk dilakukan berbagai pengembangan produk dengan bobot 0,9. Kepiting menjadi komoditi potensial dari produk ekspor PT. MTCFI dengan bobot 0,56. Sedangkan strategi pengembangan produk ekspor yang terbaik bagi PT. MTCFI adalah strategi penekanan biaya dengan bobot nilai secara PHA sebesar 0,7, yang dilakukan perusahaan dengan cara peningkatan produktivitas karyawan, mengingat kondisi PT. MTCFI dengan sistem padat karya dan bukan padat modal. Meskipun begitu tidak menutup kemungkinan untuk dilakukan usaha- usaha penekanan biaya lainnya bagi perusahaan untuk tujuan efisiensi biaya.
Keyword: Fisheries, pengembangan produk

Judul: Analisis Strategi Pengembangan Produk pada PT Sea World Indonesia, Jakarta.
Abstrak: Perusahaan memiliki kecenderungan untuk bersaing dengan perusahaan lain yang bergerak dalam usaha sejenis. Perusahaan dalam rangka rnenjaga kelangsungan hidupnya agar dapat bertahan dalam iklim persaingan tersebut harus memiliki strategi datam menciptakan keunggulan produk untuk menarik konsumen agar beralih ke produknya. Salah satu strategi yang dapat dipilih adalah strategi pengembangan produk seperti yang dilakukan oleh PT Sea World Indonesia. Strategi pengembangan produk ini adakalanya menjadi suatu masalah yang menghambat pertumbuhan dan kemajuan perusahaan, oleh karena itu diperlukan suatu analisis untuk membuktikan apakah strategi tersebut tepat diterapkan pada perusahaan yang bersangkutan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kebijakan strategi pengembangan produk yang diterapkan PT SWI, mengetahui kondisi internal dan eksternal perusahaan dalam penentuan strategi pengembangan produk, serta menganalisis dan merekomendasikan strategi pengembangan produk berdasarkan analisis SWOT kepada PT SWI. Metode pengolahan dan analisis data menggunakan data kualitatif yang dianalisis dengan teknik analisis matriks IFE dan EFE serta matriks SWOT.
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: