Judul: Kelangsungan hidup dan pertumbuhan ikan kakap ( Lates calcarifer, Bloch ) putih umur 15- 45 hari pada berbagai tingkat salinitas
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan di Balai Budidaya Laut, Lampung pada tanggal 1 April sampai 10 Mei 1989, dengan tujuan untuk melihat pengaruh perbedaan tingkat salinitas media pemeliharaan bagi kelangsungan hidup dan pertumbuhan ikan kakap putih umur 15 45 hari. Dalam penelitian ini digunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan dan 3 ulangan. Masing-masing perlakuan adalah salinitas media 5, 15, 25 dan 35 gr/kg. Ikan uji yang digunakan adalah ikan kakap putih berumur 15 hari dengan ukuran rata-rata panjang total 6.0 mm dan padat penebaran tiap wadah 2 ekor/liter. Wadah yang digunakan ada- lah 12 buah ember plastik berkapasitas 30 liter dan masing- masing wadah diisi air 25 liter. Makanan yang diberikan adalah nauplius Artemia selama ikan berumur 15 30 hari, nauplius Artemia bergantian dengan daging udang yang dihaluskan selama ikan berumur 31 35 hari dan udang yang dihaluskan saja selama ikan berumur 36-45 hari. Pemberian makanan dilakukan dengan cara ad libitum dengan frekuensi 3 kali sehari selama ikan diberi makanan nauplius Artemia, 4 kali sehari selama pemberian makanan nauplius Artemia bergantian dengan daging udang dan 2 kali sehari selama ikan diberi makan daging udang yang dihaluskan saja. Setiap ha- Ari dilakukan pergantian air sekaligus penyiphonan 50% selama ikan diberi makan nauplius Artemia, sebanyak 80 % selama ikan diberi makan nauplius Artemia bergantian dengan daging udang dan selama pemberian makan daging udang saja.
Keyword: 

Judul: Pengaruh frekuensi pemberian makanan terhadap kelangsungan hidup dan pertumbuhan benih ikan kakap putih ( Lates calcarifer Bloch )
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh frekuensi pemberian makanan terhadap kelangsungan hidup dan pertumbuhan benih ikan kakap putih. Pelaksanaannya dilakukan di Subbalai Penelitian Budidaya Pantai, Bojo- negara, Serang dari bulan Mei sampai dengan Juni 1988. Ikan uji yang digunakan adalah benih ikan kakap putih berumur 35 hari dengan berat rata-rata 0,027 gram sampai 0,036 gram dan panjang rata-rata 12,82 mm sampai 13,84 mm. Wadah penelitian yang digunakan adalah akuarium berukuran 60 X 35 X 35 cm³, diisi dengan air laut seba- nyak 30 liter. Padat penebaran benih adalah 15 ekor perwadah (71 ekor/m²). Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan tiga perlakuan dan tiga ulangan. Sebagai perlakuan adalah pemberian makanan sebanyak dua, tiga dan empat kali perhari. Penjagaan kualitas media dalam wadah penelitian dilakukan dengan aerasi, penyiponan pada pagi hari dan setelah pemberian makanan. Keadaan kualitas air ini di periksa dengan pengukuran suhu, salinitas, pH dan penen- tuan oksigen terlarut. Selain itu diukur pula kandungan nitrit, nitrat dan amonia pada awal penelitian. Pengamatan terhadap pertambahan berat dan panjang serta tinggi badan ikan uji dilakukan sekali seminggu, mortalitas diamati setiap hari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelangsungan hidup berbeda antarperlakuan Perlakuan B memberikan kelangsungan hidup yang paling baik. Analisa varian menunjukkan perbedaan yang nyata antarperlakuan pada taraf kepercayaan 95%. Rata-rata kelangsungan hidup untuk perlakuan A 42,23%, perlakuan B 66,67% dan 64,47% untuk perlakuan C. Dalam pada itu laju pertumbuhan harian in- dividu, pertumbuhan berat mutlak dan pertumbuhan Panjang,..dst -
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: