Judul: Pengaruh Kadar Asam Lemak -o6 Tetap dalam pakan Terhadap Pertumbuhan Ikan Bawal Air Tawar (Colossoma macropomum)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kebutuhan optimal asarn lemak-w3 untuk pertumbuhan ikan bawal air tawar. Lima macani pakan digunaltan pada percobaan ini dengan kadar protein 42.26 - 42.68 %, lemak 7.56 - 7.83 % (dari bobot kering), tetapi berbeda dalam kandungm asarn lemak-o3 dan w6. Pakan yang digunalcan dalam percobaan adalah pakan A dengan kadar asam lemak-w3 dan w6 sangat rendah, yaitu sebesar 0.11 dan 0.16 %, pakan B 0.09 % dan 1.28 %, paltan C 0.55 % dan 1.28 %, palcan D 0.87 % dan 1.24 % dan palcan E 1.87 %I dan 1.16 %. Pakan diberikan sampai kenyang pada pagi, siang dan sore hari. Ikan diberi pakan selama 56 hari.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Kadar Asam Lemak n-6 dan n-3 Pakan yang Berbeda Terhadap Kinerja Pertumbuhan Benih Ikan Batak (Labeobarbus soro)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan kadar asam lemak n-6 dan n-3 yang terbaik dalam pakan yang dapat memacu kinerja pertumbuhan ikan batak (Labeobarbus soro). Penelitian ini menggunakan 5 macam pakan dengan isoprotein, isolipid dan isoenergi yaitu: pakan A dengan kadar asam lemak n-6 1,3% dan asam lemak n-3 0,2%; B 0,9% dan 0,6%; C 1,2% dan 0,6%; D 1,4% dan 1,0%; dan pakan E 0,6% dan 1,0%. Bobot awal individu ikan uji 5,30±0,12 g per ekor dengan kepadatan 10 ekor per akuarium. Ikan diberi pakan tiga kali sehari secara at satiation, selama 75 hari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian kadar asam lemak n-6 dan n-3 yang berbeda dalam pakan dapat mempengaruhi pertumbuhan relatif, efisiensi pakan, tingkat hemolisis butir darah merah ikan (p<0,05) dan kandungan lemak tubuh ikan. Pemberian kadar asam lemak n-6 dan n-3 yang berbeda dalam pakan dapat mempengaruhi kadar asam lemak n-6 dan n-3 tubuh ikan batak. Penggunaan kadar asam lemak n-6 1,2% dan n-3 0,6% menghasilkan kinerja pertumbuhan yang terbaik untuk ikan batak.
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: