Judul: Desain produk fillet ikan kuniran (Upeneus sulphureus Cuvier) kering tipis tanpa garam
Abstrak: Seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk dunia dan kebutuhan akan bahan pangan dan gizi yang lebih baik, permintaan ikan term meningkat dari tahun ke tahun. Menurut FA0 (2001), produksi ikan dunia pada tahun 1999 mencapai 125.5 juta ton. Indonesia dalam hal ini menempati urutan ke lima sebagai produsen ikan terbesar dengan kecenderungan produksi meningkat dari 3.986.919 ton pada tahun 1999 menjadi 4.203.803 ton pada tahun 2001 atau rata-rata meningkat sekitar 7% pertahun. Permintaan ikan yang meningkat tentunya memilii makna positif bagi pengembangan perikanan, terlebih bagi negara kepulauan seperti Indonesia yang memiliki potensi perairan yang cukup luas dan potensial unNc pengembangan perikanan dan pemanfaatan hasil perikanan sebagai sumber bahan makanan. Ikan salah satn bahan pangan yang mengandung protein antara 16 sampai 20 persen (Karyadi dan Muhilal, 1996). Menurut Lab Balai Pengujian Mutu Hasil Perikanan Ciebon, Komposisi nilai gizi fillet ikan kuniran kering terdiri dari protein 60.8 %, lemak 2.9 %, abu 4.3 %, dan kadar air 1.4%.
Keyword: 

Judul: Efektifitas Penggunaan Larutan Kapur Sirih terhadap Mutu Fillet lkan Tuna (Thunnus sp.).
Abstrak: Tuna merupakan salah satu sumber protein hewani dengan kandungan omega3 yang sangat diperlukan oleh tubuh. Dalam upaya meningkatkan daya terima masyarakat terhadap ikan tuna, maka perlu dilakukan penanganan dan pengolahan paska panen yang lebih baik. Salah satu alternatif pengolahan ikan tuna adalah membuatnya menjadi produk antara atau produk setengah jadi berupa potongan ikan tuna menjadi fillet yang akan memberikan kemudahan pada masyarakat untuk mengolah produk ini menjadi berbagai jenis produk makanan jadi. Disamping itu pengembangan produk baru seperti fillet mempunyai prospek yang sangat memberikan harapan (Heruwati, 1987).
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: