Judul: Pengaruh waktu lama penyimpanan pada temperatur 4-6 C dan 26-28 C terhadap kualitas dan kuantitas sperma ikan jambal siam (Pangasius hypophthalmus)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di laboratorium Pengembangbiakan dan Genetika Ikan, Jurusan BDP, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB dari bulan Maret- Mei 1999. Sperma diambil dari induk ikan jantan yang telah matang gonad berbobot 2-3 kg, dengan menggunakan syringe tanpa jarum. Cairan sperma diencerkan dalam larutan fisiologis 0,9% dengan perbandingan 1:2 dan disimpan dalam refrigerator (temperatur 4-6°C) dan dalam ruangan (temperatur 26-28°C). Waktu penyimpanan sperma adalah 0,5,10,15,20... 30,40,50...270,290,310 jam. Lama pergerakan spermatozoa dapat diamati ketika sperma ditetesi akuades di bawah mikroskop (perbesaran 100x10) dengan bantuan stopwatch. Sedangkan ketahanan hidup spermatozoa diamati dengan menggunakan tehnik pewarnaan eosin-nigrosin dengan mengencerkan cairan sperma kembali sebanyak sepuluh kali. Ketahanan hidup spermatozoa dapat diamati dengan cara menghitung jumlah sperma yang hidup dan mati pada setiap pengamatan. Umversi Rancangan yang digunakan yaitu rancangan faktorial dengan dua faktor yaitu waktu penyimpanan dan temperatur, masing-masing diulang sebanyak tiga kali ulangan. Data yang diperoleh dianalisa secara satatistik dan disajikan dalam bentuk tabel dan grafik. Parameter yang diamati yaitu lama pergerakan, indeks motilitas dan jumlah sperma yang hidup dan mati....
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penambahan Berbagai Media Dan Lama Penyimpanan Sperma Ikan Jambal Siam (Pangasius Sutchi Fowler) Terhadap Keberhasilan Pembuahan Telur
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh penambahan berbagai media ke dalam tabung penyimpanan sperma dan lama penyimpanan sperma ikan jambal Siam (Pangasius sutchi Fowler) terhadap keberhasilan pembuahan telur. Penelitian ini dilakukan di Instalasi Balai Penelitian Perikanan Air Tawar (Balitkanwar), Cibalagung, Bogor, selama satu bulan (Mei Juni 1989). Sperma diambil dari induk jantan dengan alat suntik tanpa jarum sebanyak 0,1 ml setiap perlakuan dan ulangan, kemudian jarum dipasang. Ke dalamnya ditambahkan 0,3 ml media (ada 2 jenis media yang digunakan, yaitu 4 g NaCl + 3 g urea dalam 1000 ml akuabides dan akuabides) serta tanpa media sebagai kontrol. Selanjutnya ke dalam alat suntik tersebut dimasukkan udara sebanyak 0,3 ml. Sperma kemudian disimpan dalam lemari es bersuhu 4,5 9,5°C untuk lama penyimpanan 0, 3 dan 6 hari. Pembuahan telur dilakukan dalam mangkok dengan diaduk memakai bulu ayam. Telur diinkubasi dalam piring dan diletakkan dalam bak berisi air sumur yang telah difilter. Ketinggian air 30 cm dan letak telur 3-5 cm di bawah permukaan air yang mengalir dan diaerasi. Pada waktu yang hampir bersamaan dilakukan pengamatan secara mikroskopis terhadap perkembangan telur yang tidak dibuahi untuk menentukan batas waktu memulai penghitungan keberhasilan pembuahan telur. Rancangan yang dipakai adalah rancangan acak lengkap dalam percobaan faktorial dengan 2 faktor, yaitu penambahan media dan lama penyimpanan sperma masing-masing 3 taraf, yaitu perlakuan media penyimpanan 4 g NaCl 3g urea dalam 1000 ml akuabides, akuabides dan tanpa media (kontrol) serta perlakuan lama penyimpanan 6, 3 dan 0 hari (kontrol) dengan 3 ulangan. Penyimpanan sperma dari O hingga 6 hari menurunkan keberhasilan pembuahan telur ikan jambal Siam yang tanpa media, akuabides dan 4 g NaCl + 3 g urea dalam 1000 ml akuabides masing-masing dari 96,49 hingga 87,16%, 93,73 hingga 86,76% dan 94,91 hingga 90,77%.
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: