Judul: Biologi reproduksi ikan pelangi merah (Glossolepis incisus  Weber, 1907) di Danau Sentani
Abstrak: Penelitian biologi reproduksi ikan pelangi merah (Glossolepis incisus) telah dilakukan di Danau Sentani dari bulan Desember 2007 – Februari 2008 dan April-Mei 2008 dengan tujuan mengkaji biologi reproduksi yang meliputi tingkat kematangan gonad, ukuran pertama kali matang gonad, nisbah kelamin, indeks kematangan gonad, fekunditas dan diameter telur. Pengambilan sampel ikan dilakukan dengan menggunakan jaring insang eksperimen dengan berbagai ukuran mata jaring. Sampel ikan yang diperoleh dianalisis dengan melakukan pengukuran panjang dan penimbangan berat tubuh. Selanjutnya dilakukan pembedahan untuk pengamatan morfologi gonad. Selain itu juga dilakukan pembuatan preparat histologi untuk pengamatan mikroskopis. Berdasarkan hasil penelitian, TKG IV-V dan IKG tertinggi ditemukan pada bulan Desember, ukuran pertama kali matang gonad untuk ikan jantan 99,5 mm dan betina 99,2 mm. Nisbah kelamin ikan pelangi merah selama penelitian menunjukkan ketidakseimbangan pada bulan Januari – Februari (1 : 2,5; 1 : 3) dengan kecenderungan jumlah ikan betina lebih banyak. Fekunditas berkisar 910-3122 butir, terlihat korelasi yang lemah antara fekunditas dengan panjang total dan berat tubuh, kisaran diameter telur 0,625 – 7,124 μm. Berdasarkan sebaran diameter telurnya, maka ikan pelangi merah tergolong pemijah bertahap dan iteroparous.
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: