Judul: Kematangan gonad dan fekunditas ikan siro (Amblygaster sirm walbaum) di Laut Jawa
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan keterangan-keterangan tentang kematangan gonad dan fekunditas ikan siro yang ditangkap di perairan Laut Jawa. Ikan contoh diperoleh dalam tiga kali pengambilan contoh dari TPI Pekalongan antara 17 Maret-20 April 1986. Pendugaan Tingkat Kematangan Gonad dilakukan secara morfologis (skala 1-6), sedangkan pendugaan fekunditas dilakukan dengan cara gravimetrik. Ikan siro yang didapat sudah matang kelamin, di mana dijumpai ikan pada TKG 1-5, umumnya TKG 2-4. Ikan jantan diduga mencapai kedewasaan pada ukuran yang lebih kecil dan cenderung mati lebih dulu daripada ikan betina. Kematangan gonad relatif seragam, namun diduga terdapat variasi pematangan gonad pada kelompok pemijah pengulang.. Dalam pengamatan ini ikan siro diduga memijah pada bulan Mei-Juni, yaitu dengan pola satu ikan jantan membuahi lebih dari satu ikan. betina. Nisbah ikan jantan berbanding ikan betina menjelang pemijahan (pada TKG 4-5) kira-kira 0.5:1. Pada kisaran panjang total 19.2-21.8 cm fekunditas ikan siro diduga berkisar 32 000-40 000 butir, yaitu dengan asumsi bahwa pada puncak kematangan gonad terdapat nilai IKG yang tetap sebesar 5%....
Keyword: 

Judul: Beberapa Aspek Biologi Reproduksi Ikan Tetet (Johnlus belangerii C.V) di Perairan Pantai Mayangan, Pamanukan, Jawa Barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui aspek biologi reproduksi ikan tetet yaitu nisbah kelamin, tingkat kematangan gonad, indeks kematangan gonad, fekunditas dan pola pemijahan. Lebih lanjut penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi yang penting dalam pengelolaan perikanan bersangkutan. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November 2002 sampai April 2003 di perairan Pantai Mayangan, Pamanukan, Jawa Barat. Pengambilan sampel dilakukan satu bulan sekali. Analisis sampel dilakukan di Laboratorium Ekobiologi Perairan, FPIK, IPB. Ikan tetet diukur panjang dan berat totalnya kemudian dilakukan perhitungan faktor kondisi berdasarkan panjang dan berat total tersebut. Gonad ikan ditimbang dengan menggunakan timbangan digital kemudian dilakukan perhitungan indeks kematangan gonad (IKG) dan diamati secara morfologi untuk mengetahui tingkat kematangan gonadnya berdasarkan modifikasi Cassie (Effendie, 1997). Fekunditas ikan ditentukan dengan menggunakan metode gabungan gravimetrik dan volumetrik. Diameter telur ikan diamati untuk menentukan pola pemijahannya. Ikan tetet yang diamati sebanyak 1548 ekor yang terdiri dari 778 ekor ikanjantan dan 770 ekor ikan betina dengan ukuran panjang total bervariasi antara 71 - 235 mm dan berat 2,89 - 161 gram. Jumlah ikanjantan paling banyak pada ukuran panjang 116 - 130 mm (34,8 %) dan ikan betina pada pada ukuranpanjang 131-145 mm (28,96%). Nilai faktor kondisi yang dihubungkan dengan waktu pengambilan sampel menunjukkan bahwa nilai faktor kondisi ikan betina berkisar antara 1,0169 - 1,1414 sedangkan pada ikanjantan berkisar antara 0,9564 - 1,0762 dan keduanya memiliki puncak pada bulan Januari. Faktor kondisi yang dihubungkan dengan panjang total menunjukkan tidak adanya hubungan yang erat baik pada ikan jantan maupun betina (~jantan = 0,4762 dan R2 betina = 0,0624). Faktor kondisi yang dihubungkan dengan TKG menunjukkan tidak adanya hubungan yang erat baik pada ikanjantan maupun betina (R2 jantan = 0,5972 dan R2 betina = 0,0006).
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: