Judul: Pengaruh pembatasan pakan terhadap umur masak kelamin itik lokal
Abstrak: Untuk mencapai tujuan penelitian tersebut dilakukan penelitian mulai tanggal 29 Agustus 1994 sampai dengan tanggal 9 Maret 1995 menggunakan 270 ekor anak itik betina umur tiga hari. Setelah berumur dua minggu dibagi secara acak menjadi tiga perlakuan dengan tiga kali ulangan. Perlakuan pertama (kontrol) diberi pakan ad libitum, sedangkan perlakuan ke dua dan ke tiga, masing-masing diberi pakan 80 dan 60% dari ad libitum sampai umur 18 minggu. Jumlah pakan yang dikonsumsi sampai umur 18 minggu adalah 15181 g (100%) pada kelompok itik yang mendapat pakan ad libitum, sedangkan kelompok itik yang mendapat pakan 80 dan 60% dari ad libitum masing-masing 12080 g (79.57%) dan 9068 g (59.73%). Pergantian pakan yang mengandung protein tinggi dengan pakan berprotein rendah meningkatkan konsumsi pakan. Tingkat pemberian pakan mempengaruhi bobot badan. Rataan bobot badan kelompok itik yang mendapat pakan ad libitum, 80 dan 60% dari ad libitum pada akhir pembatasan pakan (umur 18 minggu) masing-masing 1411, 1296 dan 1183 g…dst
Keyword: Ducks, Itik lokal, Metabolisme lemak, konsumsi pakan

Judul: Dampak tingkat kepadatan kandang yang berbeda pada produksi telur itik tegal
Abstrak: Itik Tegal merupakan salah satu species unggas yang cukup potensial untuk memenuhi kebutuhan protein hewani bagi masyarakat Indonesia. Perkembangan usaha pemeliharaan itik di Indonesia sampai saat ini telah mengalami kemajuan, meskipun pada umumnya masih dilakukan secara tradisional. Penelitian ini dilakukan di Peternakan Bapak Kartika Wijaya, di Desa Tonjong, Kecamatan Parung, Kabupaten Bogor. Penelitian berlangsung selama enam minggu. Ternak yang digunakan adalah Itik Tegal betina berumur 10 bulan, dengan jumlah 270 ekor. Itik Tegal tersebut dibeli saat berumur 20 minggu dari PT Trubus. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh tingkat kepadatan kandang yang berbeda terhadap beberapa parameter pengamatan yaitu produksi telur duck-day, bobot telur, konsumsi ransum, konversi ransum dam tingkat kematian. Tingkat kepadatan kandang yang digunakan dalam penelitian adalah 4 ekor/m² (P1), 6 ekor/m² (P2) dan 8 ekor/m² (P3). Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap yang terdiri dari tiga macam perlakuan dengan enam ulangan. Untuk melihat pengaruh perlakuan terhadap peubah yang diukur digunakan Analisis Sidik Ragam. Untuk menguji perbedaan antar perlakuan digunakan Uji Duncan. Parameter yang diukur adalah Produksi telur duck-day, massa telur, berat telur per butir, konsumsi ransum, konversi ransum dan tingkat kematian. Hasil penelitian tingkat kepadatan kandang dalam berbagai kepadatan P1, P2 dan P3, produksi telur duck-day, konversi ransum dan tingkat kematian selama penelitian tidak menunjukkan perbedaan yang nyata, produksi yang paling tinggi terdapat pada perlakuan P, yaitu sebesar 29,96% dengan angka konversi yang paling rendah yaitu 8,17. Massa telur menunjukkan perbedaan yang nyata (P<0,05) sedangkan berat telur per butir tidak berbeda nyata, yaitu dengan berat yang paling tinggi sebesar 65,91 g pada perlakuan P3. Rataan konsumsi ransum per ekor per hari selama penelitian menunjukkan perbedaan yang nyata (P<0,05), yang paling rendah pada perlakuan P3 sebesar 138,80 g Tingkat kematian pada semua perlakuan selama penelitian sebesar 0,37%.
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: