Judul: Performa Reproduksi Induk Mas Koki (Carassius auratus) yang Diberi Kombinasi Oodev dan Pakan Campuran Tepung Daun Kelor (Moringa oleifera).
Abstrak: Manipulasi hormonal dan nutrisi merupakan metode untuk memperbaiki performa reproduksi ikan. Pada penelitian ini, induk ikan mas koki diberi campuran pakan komersial dan tepung daun kelor yang mengandung Oodev. Dosis campuran sebanyak 0% (A), 15% (B), dan 45% (C), pakan ditambahkan Oodev 0,5 mL/kg induk per dua minggu. Penelitian menggunakan rancangan acak lengkap dengan tiga perlakuan dan tiga ulangan, dengan satu betina dan dua jantan per ulangan selama 60 hari. Pakan diberikan sebanyak 3% bobot ikan dua kali per hari. Hasil menunjukkan bahwa pemberian kelor 15% dan 45% meningkatkan fekunditas, derajat pembuahan, derajat penetasan dibandingkan perlakuan A (P<0,05) serta warna merah yang lebih pekat. Perlakuan C memiliki fekunditas (3.370±255 butir/induk) dan diameter telur (1,28±0,05 mm) tertinggi (P<0,05), intensitas dan distribusi warna merah lebih merata. Perlakuan B menunjukkan kelangsungan hidup larva tertinggi 91,54±9,19% (P<0,05). Perlakuan B dan C memiliki derajat pembuahan dan penetasan yang sama (P>0,05). Campuran kelor tidak berpengaruh terhadap panjang larva (P>0,05). Periode pematangan gonad A adalah 20 hari, B 36 hari, C 60 hari, serta potensial menghasilkan benih A 7.742, B 15.422, dan C 9.978 ekor/tahun. Campuran kelor 15% dan penambahan Oodev sebanyak 0,5 mL/kg induk per dua minggu menunjukkan performa reproduksi terbaik bagi induk ikan mas koki.
Keyword: Oodev, kelor, mas koki, campuran

Judul: Aplikasi Probiotik Bacillus sp. NP5 Melalui Pakan untuk Meningkatkan Kinerja Reproduksi Ikan Mas Koki Oranda (Carassius auratus)
Abstrak: Ikan mas koki oranda (Carassius auratus) merupakan salah satu ikan hias Indonesia yang memiliki nilai ekonomis cukup tinggi dan permintaan pasarnya terus meningkat. Keberhasilan pemijahannya masih rendah karena kegagalan dalam menyiapkan induk matang gonad yang siap mijah dan kegagalan merangsang induk untuk berovulasi. Probiotik sudah banyak diaplikasikan pada bidang akuakultur untuk meningkatkan sistem kekebalan tubuh, laju pertumbuhan, kesehatan, dan toleransi terhadap stress pada ikan; tetapi belum banyak penelitian mengenai pengaruhnya terhadap reproduksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh pemberian probiotik Bacillus sp. NP5 dengan konsentrasi berbeda melalui pakan terhadap kinerja reproduksi ikan mas koki oranda betina. Ikan mas koki oranda berumur 7-8 bulan diberi pakan yang disuplementasi probiotik Bacillus sp. NP5 sebanyak 2% dari total pakan dengan kosentrasi yang berbeda, yaitu tanpa pemberian Bacillus sp. NP5 (A), 106 CFU/mL (B), dan 108 CFU/mL (C) dengan ditambahkan putih telur sebagai perekat sebanyak 3% dari total pakan selama delapan minggu dengan empat ulangan untuk masing-masing konsentrasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ikan mas koki oranda betina yang diberi pakan dengan suplementasi probiotik memiliki nilai indeks kematangan gonad (IKG), diameter telur, fekunditas, derajat penetasan, dan ketahanan hidup larva lebih tinggi (p<0,05); sedangkan, nilai derajat pembuahan tidak berbeda antar perlakuan. Konsentrasi probiotik 108 CFU/mL memberikan hasil terbaik dalam meningkatkan diameter telur, fekunditas, derajat penetasan, dan ketahanan hidup larva ikan mas koki oranda.
Keyword: Bacillus sp, NP5, Carassius auratus, probiotik, reproduksi

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: