Peran dari pelabuhan perikanan diperlukan dalam industri perikanan tuna yang didaratkan di pelabuhan perikanan. Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Nizam Zachman merupakan pelabuhan perikanan tuna di Indonesia, yang didalamnya terdapat industri perikanan tuna. Peningkatan peran dari PPS Nizam Zachman diperlukan oleh stakeholder tuna untuk mengoptimalkan kinerja serta pelayanan yang diberikan oleh pelabuhan. Tujuan dari penelitian ini yaitu merumuskan strategi pengembangan industri tuna PPS Nizam Zachman. Metode penelitian dilakukan dengan analisis SWOT dengan membandingkan faktor internal dan faktor eksternal pengembangan industri perikanan tuna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 6 strategi pengembangan industri perikanan tuna dengan mengoptimasikan peran dari PPS Nizam Zachman.

E-COMMERCE WEBSITE AS A MEDIA FOR PROMOTING SALES OF FISHERMEN’S WIFE GROUP SEAFOOD PROCESSING IN KARANGANTU. Currently fish caught from husbands who work as fishermen can only be marketed fresh, and if they are not sold, they will be discarded or used as animal feed. Fish product development processing is being carried out by agencies for groups of fishermen’s wives. We carried out community service by marketing team that can help increase fishermen household income. Marketing strategy is by creating a website. The objectives of community service through this activity are as follows: (a) Introducing fishermen’s wives to information media for sales, (b) Creating Banten Bahari E-Commerce Website (BAHARI) which later can be used as marketing media by fisherman wives. Method to achieve the first goal is by community education, and for online we use the Waterfall method. The socialization of online media introduction for marketing marine products in Karangantu was well responded by fishermen’s wives. Making the BAHARI website is one of promotional media that fishermen’s wives can use in the future.

ABSTRAK Sumber daya manusia yang unggul dapat diperoleh dari pemenuhan gizi seimbang di lingkup keluarga. Memastikan terpenuhinya gizi di seluruh lapisan masyarakat adalah tugas seluruh masyarakat Indonesia, terutama pada lingkungan dengan tingkat kesejahteraan yang rendah seperti nelayan. Masyarakat sekitar PPP Lempasing, Kelurahan Keteguhan, Kota Bandar Lampung yang sebagian besar berprofesi sebagai nelayan belum mengetahui hal-hal terkait pentingnya memperhatikan keseimbangan gizi pada keluarga. Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk memberikan pemahaman dalam pencegahan stunting di lingkup keluarga dengan pemenuhan gizi. Metode yang dilakukan adalah sosialisasi oleh tim Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) Universitas Pendidikan Indonesia yang bekerjasama dengan Politeknik Negeri Lampung dan Rumah Zakat Provinsi Lampung. Dari hasil kuesioner kegiatan sosialisasi ini dapat dilihat bahwa masyarakat mengalami peningkatan 25,63% mengenai pemahaman pentingnya memenuhi gizi seimbang keluarga. Kata Kunci: Gizi, Sosialisasi, Stunting, Lampung  ABSTRACT Superior human resources can be obtained from the fulfillment of balanced nutrition in the family scope. Ensuring the fulfillment of nutrition at all levels of society is the task of all Indonesian people, especially in environments with low welfare levels such as fishermen. The community around PPP Lempasing, Keteguhan Village, Bandar Lampung City, most of whom work as fishermen, do not know things related to the importance of paying attention to nutritional balance in the family. This community service aims to provide an understanding in preventing stunting in the family scope by fulfilling nutrition. The method used is socialization by the Community Service (PkM) team at the Indonesian Education University in collaboration with the Lampung State Polytechnic and the Lampung Province Zakat House. From the results of this questionnaire, it can be seen that the community experienced an increase of 25.63% regarding the understanding of the importance of fulfilling family balanced nutrition. Keywords: Nutrition, Socialization, Stunting, Sampung

Produksi ikan di Muara Gading Mas menurun dengan adanya larangan penggunaan alat penangkapan ikan Pukat Hela (Trawls). Akan tetapi saat ini produksi ikan menunjukkan peningkatan seiring perkembangan alat tangkap modifikasi dari trawl yaitu jaring arad. Namun, informasi mengenai pola distribusi hasil tangkapan mulai dari ikan didaratkan di TPI sampai ke konsumen belum tersedia, selain itu belum pernah dilakukannya prediksi hasil tangkapan guna mendukung pasokan distribusi. Tujuan penelitian adalah mengetahui pola distribusi hasil tangkapan jaring arad dan menguji metode prediksi hasil tangkapan. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan pelaksanaan pada bulan November 2021 hingga Maret 2022. Guna mengetahui pola distribusi analisis yang diterapkan adalah Supply Chain sedangkan metode pengujian menggunakan analisis Conjugate Gradient pada Back Propagation Neural Network dalam memperoleh nilai terbaik. Didapatkan hasil dari analisis supply chain bahwa TPI Muara Gading Mas sudah mampu menyediakan pasokan untuk daerah sekitarnya sebesar 94% namun untuk tujuan luar kota sebesar 6%. Berdasarkan hasil pengujian BPNN, learning rate dengan 0.1, toleransi error 0.01 dan epoch 50 telah memperoleh akurasi terbaik dengan nilai mean square error (MSE) sebesar 1.2446 x 10-6. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BPNN dapat diterapkan untuk metode prediksi alternatif.Kata kunci; Arad, Distribusi, Ikan, TPI Muara Gading Mas, Prediksi

This study aims to analyze the performance of machine learning algorithms with the data scaling process to show the method's effectiveness. It uses min-max (normalization) and zero-mean (standardization) data scaling techniques in the abalone dataset. The stages carried out in this study included data normalization on the data of abalone physical measurement features. The model evaluation was carried out using k-fold cross-validation with the number of k-fold 10. Abalone datasets were normalized in machine learning algorithms: Random Forest, Naïve Bayesian, Decision Tree, and SVM (RBF kernels and linear kernels). The eight features of the abalone dataset show that machine learning algorithms did not too influence data scaling. There is an increase in the performance of SVM, while Random Forest decreases when the abalone dataset is applied to data scaling. Random Forest has the highest average balanced accuracy (74.87%) without data scaling.