Judul: Performa dan Jumlah Sel Somatis pada Kambing Perah Laktasi yang diberi Formula Ransum Mengandung Ampas Mengkudu (Morinda citrifolia L.) dan Indigofera.
Abstrak: Buah mengkudu merupakan herbal alami yang dapat dimanfaatkan sebagai pengganti hijauan sekaligus mampu membantu dalam meningkatkan status kesehatan ternak. Ampas mengkudu (AM) merupakan limbah hasil pengolahan buah mengkudu menjadi jus mengkudu yang masih mengandung sejumlah nutrien dan senyawa fitokimia. Penambahan ampas mengkudu dalam ransum kambing perah diketahui tidak menganggu berjalannya proses fermentasi secara in vitro. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh formulasi ransum berbeda yang mengandung ampas mengkudu terhadap performa dan kesehatan kambing perah laktasi secara in vivo serta menentukan formulasi terbaik. Penelitian ini menggunakan 16 ekor kambing Peranakan Etawa laktasi dan menerapkan rancangan acak kelompok dengan 4 perlakuan dan 4 kelompok. Ransum yang diuji memiliki level AM yang berbeda yang terdiri atas kontrol (R0), 15% AM (R1), dan kombinasi AM dan Indigofera dengan rasio 1:1, yaitu 7.5% level penambahan untuk (R3) dan 15% level penambahan untuk (R4). Peubah yang diamati terdiri atas konsumsi, produksi susu, jumlah sel somatis, metabolit dan hematologi darah serta efisiensi teknis dan ekonomis dari tiap ransum yang diuji. Hasil menunjukan ransum yang mengandung Indigofera memiliki tingkat konsumsi yang lebih tinggi dibandingkan ransum lain, namun ransum tanpa adanya Indigofera (R1) menghasilkan nilai produksi susu serta penurunan jumlah sel somatis yang cenderung lebih baik. Adanya ampas mengkudu juga tidak memengaruhi metabolit dan hematologi darah. Ransum dengan 15% ampas mengkudu tanpa dikombinasikan dengan Indigofera (R1) memberikan hasil yang cenderung lebih baik hampir pada seluruh peubah dibandingkan ransum lain yang mengandung ampas mengkudu dan Indigofera.
Keyword: ampas mengkudu, kambing perah laktasi, performa, sel somatis, ampas mengkudu, kambing perah laktasi, performa, sel somatis

Judul: Ransum Kambing Perah yang Mengandung Ampas Jus Mengkudu (Morinda citrifolia L.) dan Indigofera dievaluasi dari Fermentabilitas dan Kecernaan in Vitro
Abstrak: Ampas jus mengkudu (Morinda citrifolia L.) adalah ampas serat yang tersisa dari pengolahan buah mengkudu menjadi jus yang dikonsumsi manusia sebagai obat tradisional. Berdasarkan penelitian sebelumnya, sebanyak 15% ampas jus mengkudu (AJM) dapat menggantikan penggunaan 25% rumput gajah (RG) di dalam ransum kambing perah laktasi. Kombinasi penggunaan AJM dengan leguminosa Indigofera sp. diharapkan dapat lebih mengurangi penggunaan RG dalam ransum kambing perah laktasi. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan level kombinasi terbaik antara AJM dan indigofera (I) dalam mengganti penggunaan rumput gajah di dalam ransum kambing perah laktasi melalui pengujian in vitro. Penelitian ini menggunakan rancangan acak kelompok (RAK) dengan 3 kelompok cairan rumen kambing dan 5 jenis ransum perlakuan yaitu: R0 = 60% RG + 40% Konsentrat (K); R1 = 45% RG + 15% AJM + 40% K; R2 = 50% RG + 5% AJM + 5% I + 40 K; R3 = 45% RG + 7.5% AJM + 7.5% I + 40% K; R4 = 40% RG + 10% AJM + 10% I + 40% K. Peubah yang diukur adalah populasi bakteri total dan protozoa, fermentabilitas (konsentrasi VFA total dan NH3), dan kecernaan (bahan kering dan bahan organik). Data dianalisis keragamannya dan perbedaannya diuji lanjut dengan uji Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi peningkatan fermentabilitas secara nyata linier seiring dengan peningkatan penggunaan AJM dan indigofera di dalam ransum (P<0.05), namun tidak mempengaruhi populasi bakteri total, protozoa dan kecernaan. Simpulan penelitian in vitro ini yaitu penggunaan kombinasi 10% AJM dengan 10% indigofera dapat menggantikan penggunaan 40% rumput gajah di dalam ransum kambing perah laktasi.
Keyword: fermentabilitas, in vitro, kecernaan, mengkudu (Morinda citrifolia L.), indigofera (Indigofera zollingeriana)

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: