Judul: Pertumbuhan Kerang Hijau (Perna viridis L.) di Muara Kamal, Teluk Jakarta.
Abstrak: Kerang hijau (Perna viridis L.) merupakan salah 1 surnber protein hewani berkualitas tinggi dengan kadar proteinnya sebesar 18,3% dari berat basahnya (Sivalingam, 1977). Selain itu daging kerang hijau kaya akan asam amino esensial terutama arginin, leucine dan lysine. Untuk memenuhi kebutuhan gizi protein hewani dari ikan, maka masyarakat di sekitar Muara Kamal banyak mengembangkan usaha budidaya kerang hijau. Salah 1 indikator yang penting untuk diketahui dalam upaya pengembangan budidaya kerang hijau adalah aspek perturnbuhan. Berdasarkan pertimbangan di atas, maka kerang hijau yang merupakan salah 1 surnberdaya perairan yang potensial dan ekonomis penting di perairan Muara Kamal perlu diteliti aspek biologinya yaitu perturnbuhan, sehingga dapat digunakan sebagai salah 1 landasan utama dalam usaha pengelolaan stok secara bijaksana. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pertumbuhan kerang hijau (Perna viridis L.) di 2 stasiun dan pada kedalaman yang berbeda terhadap kualitas lingkungan di perairan Muara Kamal, Teluk Jakarta. Penelitian dilakukan di Muara Kamal (Teluk Jakarta) dari bulan November 2000 sampai Mei 2001. Lokasi pengamatan terdiri dari 2 stasiun, stasiun 1 terletak dekat pantai (±1 Km) sedangkan stasiun 2 terletak di daerah yang agak jauh dari pantai (± 2 Km). Stasiun pengamatan perturnbuhan kerang hijau adalah bagan-bagan tempat budidaya dan contoh air diambil disekitar bagan tersebut. Kerang hijau yang diambil berasal dari kerang yang menempel pada tambang yang panjangnya tiga meter dengan pengambilan sampel dilakukan setiap dua bulan sekali, dengan mengambil dua buah tambang dari masing-masing stasiun. Selanjutnya tambang yang dipasang pada bagan dipotong kemudian dimasukkan ke dalam kantong plastik dan diawetkan dengan.formalir Untuk membedakan pengaruh.pertumbuhan terhadap kedalaman maka tambang dibagi menjadi dua bagian, pada bagian atas dengan panjang 0-1,5 meter dan bagian bawah 1,5-3 meter. Pertumbuhan kerang hijau dapat dilihat dengan menggunakan analisis Von BertalanffY dan klasifikasi kelompok ukuran dengan alat bantu software FiSAT. Kemudian dikembangkan uji statistik untuk melihat perbedaan kesesuaian perkembangan hubungan panjang dan berat. Hasil analisis pengamatan terhadap parameter fisika dan kimia yang diukur pada bagian permukaan dan dasar menunjukkan bahwa nilai kecerahan berkisar 50270 cm, kekeruhan 1-5 NTU, suhu29-31°C, salinitas 22-30 %0, pH 6-7, oksigen terlarut 3-13 mg/l dan COD 25-85 mg/1. Parameter fisika dan kimia di lokasi tersebut memperlihatkan bahwa perairan Teluk Jakarta masih layak dan mendukung kehidupan kerang hijau.
Keyword: 

Judul: Makanan Dan Kebiasaan Makanan Kerang Hijau Perna Viridis L. di Perairan Muara Kamal, Teluk Jakarta
Abstrak: Kerang hijau merupakan salah satu jenis sumberdaya hayati non-ikan yang bernilai ekonomis. Daging kerang hijau mengandung protein yang relatiftinggi dibandingkan dengan sumber-sumber protein dari hewanlainnya, seperti daging ayam, daging domba, daging sapi, ikan selar segar dan ikan tembang yaitu sebesar 63,8 % dari berat kering (Anonymous, 1980 in Suwignyo et al., 1984); sehingga untuk memenuhi kebutuhan protein hewan, kerang hijau dapat dijadikan sebagai salah satu sumber protein kadar tinggi dan harga murah. Salah satu faktor yang menunjang keberhasilan pengelolaan kerang hijau adalah tersedianya makanan secara terus menerus di suatu perairan sehingga kerang-kerang sebagaifilter feeder dapat hidup dengan baik (Pagcatipunan et aI., 1981 in Wibawa, 1984). Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh informasi mengenai komposisi dan jenis makanan dalam saluran pecernaan kerang hijau sertajenis makanan alami yang merupakan pilihan kerang hijau di perairan Muara Kamal, Teluk Jakarta. Dengan mengetahui makanan dan kebiasaan makanan kerang hijau diharapkan usaha pengelolaannya dapat dilakukan lebih intensif.
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: