Judul: Produktivitas Dan Pemanfaatan Indigofera Sp Sebagai Pakan Ternak Kambing Pada Interval Dan Intensitas Pemotongan Yang Berbeda
Abstrak: Salah satu kendala utama dalam peningkatan produktifitas peternakan di Negara berkembang adalah kuantitas dan kualitas pakan yang berfluktuasi khususnya selama musim kemarau (Van DTT et al. 2005). Legum pohon sebagai tanaman pakan di daerah tropis memegang peranan penting dalam penyediaan pakan hijauan yang berkualitas tinggi untuk kebutuhan konsumsi ternak. Kesulitan penyediaan hijauan makanan ternak dalam jumlah besar terutama yang berkadar protein tinggi, mudah dibudidayakan, daya adaptasi tinggi, produksi biomas tinggi merupakan suatu masalah yang sering terjadi di daerah tropis terutama pada saat musim kemarau. Salah satu alternatif tanaman yang dapat menghasilkan hijauan pakan sepanjang tahun adalah Indigofera sp, spesies Indigofera banyak tersebar pada daerah tropis Afrika, Asia, Australia dan Amerika Utara Serta Selatan. Tipe dari legum Indigofera sp adalah memiliki kandungan protein yang tinggi, toleran terhadap musim kering, genangan air dan tahan terhadap salinitas membuat Indigofera sangat baik sebagai hijauan pakan ternak (Hassen et al. 2007). Berdasarkan uraian di atas penelitian produktivitas dan kecernaan in vitro, in vivo serta respon ternak terhadap pemberiaan Indigofera sp pada interval dan intensitas pemotongan yang berbeda perlu dilakukan, agar dihasilkan produktivitas dan kecernaan yang optimal pada Indigofera sp untuk menunjang peningkatan produktivitas ternak.
Keyword: 

Judul: Aplikasi Urin Kambing Peranakan Etawa dan NASA® sebagai Pupuk Organik Cair untuk Pemacu Pertumbuhan dan Produksi Tanaman Pakan Legum Indigofera sp.
Abstrak: Tanaman pakan merupakan salah satu faktor yang menentukan produktivitas ternak ruminansia. Peningkatan populasi ternak khususnya ruminansia harus diimbangi dengan penyediaan hijauan yang berkualitas. Penggunaan tanaman pakan berkualitas tinggi diharapkan dapat mengurangi penggunan konsentrat dalam ransum tanpa mengurangi kualitas nutrisi ransum bagi ternak itu sendiri. Kendala yang sering dihadapi dalam pemenuhan tanaman pakan adalah rendahnya kualitas, kuantitas, dan kontinuitas tanaman pakan ternak tropis. Indigofera memberikan peluang yang menjanjikan dalam hal memenuhi kebutuhan ternak ruminansia akan tanaman pakan. Indigofera sp. memiliki kandungan protein yang tinggi, toleran terhadap musim kering, genangan air dan tahan terhadap salinitas. Produktivitas tanaman pakan sangat dipengaruhi oleh ketersediaan nutrien dalam tanah. Pemupukan merupakan upaya meningkatkan ketersediaan nutrien dalam tanah. Pemupukan yang biasa diberikan adalah melalui tanah pada akar tanaman, tetapi dapat diberikan melalui daun, yaitu dengan pemberian pupuk organik cair (POC). Penelitian ini menggunakan dua jenis POC, yaitu alami dan buatan. Pupuk organik cair alami yang digunakan adalah urin kambing peranakan etawa (PE). Pemupukan melalui daun lebih efisien bagi tanaman tertentu, karena pupuk tersebut masuk kedalam tubuh tanaman melalui mulut daun (stomata) yang ada di permukaan daun sebelah bawah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian POC berupa urin kambing PE dibandingkan dengan pupuk komersial NASA® pada daun untuk pemacu pertumbuhan dan produksi tanaman pakan legum Indigofera sp. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk memperoleh dosis campuran larutan pupuk yang memberikan pertumbuhan dan produksi hijauan terbaik.
Keyword: ruminants, ration quality, ration nutrition, Best forage production, fertilizer mixture

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: