Judul: Pengaruh kadar L-ascorbyl-2-phosphate-magnesium (APM) pakan terhadap kadar vitamin c hati, asam lemak w-6 dan w-3 dan rasio hydroksiprolin/prolin tubuh dan kinerja pertumbuhan serta respon stres juvenil ikan kerapu tikus (Cromileptes altivelis)
Abstrak: Tujuan Penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh kadar L-Ascorbyl-2- Phosphate-Magnesium (APM) pakan terhadap kadar vitamin C hati, asam lemak w-6 dan co-3, rasio hydroksiprolin/prolin tubuh dan kinerja pertumbuhan serta respon stres juvenil ikan kerapu tikus (Cromileptes altivelis). Disamping itu, bertujuan pula untuk mengetahui kebutuhan kadar APM pakan untuk pertumbuhan yang terbaik bagi ikan kerapu tikus (Cromileptes altivelis). Percobaan ini dibagi menjadi 2 tahap, percobaan I adalah percobaan untuk mengetahui pengaruh kadar APM pakan terhadap kadar vitamin C hati, asam lemak u-6 dan w-3, rasio hydroksiprolin/prolin tubuh dan kinerja pertumbuhan juvenil ikan kerapu tikus (Cromileptes altivelis) serta untuk mengetahui kebutuhan kadar APM pakan untuk pertumbuhan yang terbaik bagi ikan kerapu tikus (Cromileptes altivelis). Sedangkan percobaan II untuk mengetahui pengaruh kadar APM pakan terhadap respon stres juvenil ikan kerapu tikus (Cromileptes altivelis).
Keyword: Kerapu fish-vit. c, juvenil, hydroksiprolin

Judul: Pengaruh kadar vitamin c pakan bentuk L-ascorbyl-2-phosphate magnesium yang berbeda terhadap kemampuan tubuh mengatasi stres dan pertumbuhan ikan baung (Mystus nemurus CV)
Abstrak: Tujuan percobaan adalah mengetahui kadar vitamin C pakan bentuk L-ascorbyl2-phosphate Magnesium (APM) yang optimum untuk meningkatkan kemampuan tubuh dalam mengatasi stres dan pertumbuhan ikan baung. Pakan percobaan menggunakan vitamin C bentuk APM, yang terdiri atas 5 tingkat perlakuan yaitu : 0, 20, 40, 100 dan 200 mg APM kg-l pakan atau setara dengan kadar vitamin C (ascorbic acid; AA): 0.9, 13, 25, 49, dan 100 mg kg-l pakan. Ikan uji yang digunakan ikan baung berbobot12.2:i: 0.12 g dipelihara dalam 15 akuarium ukuran 60x50x40 cm, volume air 60 liter, kepadatan 10 ekor/akuarium dengan sistem air resirkulasi. Pakan uji diberikan pada ikan sampai kenyang dengan frekwensi pemberian tiga kali sehari. Pemeliharaan dilakukan selama 60 hari. Setelah selesai percobaan untuk mengetahui kadar APM dalam pakan terhadap pertumbuhan ikan baung, selanjutnya dilakukan uji ketahanan tubuh terhadap stres menggunakan metode kejutan suhu. Caranya, ikan dipuasakan selama 24 jam, dan diambil darahnya, selanjutnya dipindahkan ke dalam wadah berisi air dengan suhu 35-36 �C selama 1 jam. Setelah uji ini selesai, ikan dipindahkan kembali ke wadah pemeliharaan semula, kemudian dilakukan lagi pengambilan darah untuk dianalisis kadar glukosa darahnya pada jam ke-l, 3, 6, dan 9 berikutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan APM dalam pakan berpenghruh terhadap peubah biokimia dan kinerja pertumbuhan ikan baung. Kadar AA hati, rasio hidreksiprolina/prolina, eicosapentaenoic acid (EP A) dan docosahexaenoic acid (DHA) tubuh tertinggi pad~ kadar AA 100 mg ki1pakan. Total lemak tubuh terbesar pada kadar AA 25 mg kg"l pakan. L-karnitin otot terbesar pada kadar AA 13 mg kg-l pakan. Konsumsi pakan terbanyak 'pada kadar AA 100 mg kg-I pakan. Nilai retensi lemak, retensi protein, hepatosomatik indeks, laju pertumbuhan harian, efisiensi pemberian pakan ikan terbaik pada kadar AA 13 mg kg-l pakan. Gejala defisiensi vitamin C di ikan terjadi pada pakan tanpa penambahan APM. Pigmentasi kulit sebesar 67.86
Keyword: Mystus nemurus, Vitamin C, Stress, Growth

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: