Judul: Pengaruh Waktu Pemberian Medan Listrik Terhadap Perkembangan Gonad Ikan Komet Carassius auratus auratus pada Media Pemeliharaan Bersalinitas.
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh lama waktu pemaparan medan listrik 0, 2, 4, dan 6 menit dengan voltase 10 volt terhadap perkembangan gonad ikan komet yang dipelihara pada media bersalinitas 3 ppt. Perlakuan pada penelitian ini terdiri dari empat perlakuan yaitu perlakuan kontrol, 2, 4, dan 6 menit. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan 4 perlakuan dan 3 ulangan. Ikan uji yang digunakan adalah ikan komet betina. Jumlah ikan yang digunakan adalah 4 ekor/akuarium dengan panjang total rata-rata 12.27±0.05 cm dan bobot rata-rata 22.29±0.54 g. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian medan listrik sebesar 10 volt dengan lama waktu pemaparan medan listrik 0, 2, 4, dan 6 menit pada media pemeliharaan bersalinitas 3 ppt tidak memberikan pengaruh yang nyata (p>0.05) terhadap parameter gonadosomatik indeks (GSI).
Keyword: medan listrik, Carassius auratus auratus, gonad, salinitas

Judul: Paparan Medan Listrik 10 Volt Selama 0, 2, 4, Dan 6 Menit Terhadap Tingkat Kelangsungan Hidup Dan Pertumbuhan Ikan Gurame (Osphronemous Gouramy Lac.) Pada Media Pemeliharaan Bersalinitas 3 Ppt
Abstrak: Ikan gurame merupakan jenis ikan air tawar yang banyak disukai oleh masyarakat, sehingga tergolong sebagai ikan dengan nilai ekonomis yang tinggi. Produksi ikan gurame secara signifikan meningkat dari tahun ke tahun. Data dari DKP menyebutkan bahwa produksi ikan gurame dari tahun 2000 hingga 2004 mengalami peningkatan sebesar 16,09%. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh waktu pemaparan listrik sebesar 10 volt pada air bersalinitas 3 ppt. Penelitian ini dilakukan pada bulan Januari - April 2009 di Laboratorium Lingkungan, Departemen Budidaya Perairan, FPIK, IPB. Ikan dipelihara dalam akuarium yang berukuran 20 x 20 x 20 cm3 dengan kepadatan 4 ekor/liter. Ikan uji yang digunakan berukuran seragam (panjang 2-3 cm dan bobot 2-4 gram/ekor). Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) yang terdiri dari 0, 2, 4, dan 6 menit dengan ulangan tiga kali. Hasil diantara perlakuan 2, 4, dan 6 menit, perlakuan 2 menit pada parameter tingkat kelangsungan hidup, laju pertumbuhan harian, panjang mutlak dan efisiensi pakan menunjukan hasil yag tertinggi, yaitu dengan nilai 64,58±7,22%; 3,03±2,04%; 2,87±1,19 cm, dan 79,36±5,03%, sedangkan untuk parameter rasio PU/PT, perlakuan 4 menit menunjukan hasil yang terbaik, yaitu dengan nilai 1,25±0,21. Namun, jika dibandingkan dengan kontrol, pada parameter tingkat kelangsungan hidup, PU/PT, dan efisiensi pakan, kontrol menunjukan hasil yang tertinggi, sedangkan untuk parameter laju pertumbuhan harian dan panjang mutlak, perlakuan 2 menit menunjukan hasil yang tertinggi jika dibandingkan dengan kontrol.
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: