Judul: Kelangsungan hidup dan pertumbuhan benih ikan sidat Anguilla marmorata ukuran 1 gram dalam sistem resirkulasi pada padat penebaran berbeda
Abstrak: Ikan sidat A. marmorata merupakan komoditas perikanan yang memiliki nilai jual tinggi, tetapi produksinya masih belum dapat memenuhi permintaan pasar. Untuk itu diperlukan upaya peningkatan produksi benih ikan sidat pada kegiatan pendederan secara intensif melalui peningkatan padat penebaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh padat penebaran terhadap produksi benih ikan sidat A. marmorata yang dipelihara dalam sistem resirkulasi melalui kajian kelangsungan hidup dan pertumbuhan. Benih yang digunakan berbobot 1,24 ± 0,02 gram/ekor yang dipelihara pada akuarium berukuran 80 cm x 40 cm x 40 cm dan diisi air sebanyak 64 L. Penelitian ini menggunakan metode rancangan acak lengkap dengan 3 perlakuan padat penebaran yaitu 1, 2, dan 3 ekor/L dan masing- masing 3 ulangan. Pakan berupa cacing sutera diberikan secara ad libitum. Datayang diambil meliputi kelangsungan hidup, pertumbuhan, koefisien keragaman bobot, dan konversi pakan. Padat penebaran ikan sidat 1, 2, dan 3 ekor/L pada sistem resirkulasi tidak mempengaruhi kelangsungan hidup, yaitu menghasilkan derajat kelangsungan hidup sebesar 76,92-77,95%. Peningkatan padat tebar meningkatkan pertumbuhan dan menurunkan konversi pakan. Padat tebar 3 ekor/L menghasilkan pertumbuhan tertinggi dan konversi pakan terendah.
Keyword: 

Judul: Kinerja Produksi Ikan Sidat (Anguilla marmorata) Ukuran 7 Gram dengan Kepadatan Tinggi Pada Sistem Resirkulasi Melalui Kajian Fisiologis
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja produksi ikan sidat dengan padat tebar 2 g/L, 3 g/L, dan 4 g/L pada sistem resirkulasi melalui kajian respons fisiologis sehingga dapat meningkatkan derajat kelangsungan hidup dan pertumbuhan. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) dengan tiga perlakuan dan tiga ulangan. Benih elver yang digunakan memiliki rata-rata panjang total 15±1 cm dengan bobot 7±0,98 gram. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan terbaik dicapai pada kepadatan 4 g/L dengan laju pertumbuhan spesifik sebesar 0,10 g/hari dan 0,99%, konversi pakan sebesar 1,22, dan koefisien keragamaan sebesar 21,72%. Parameter respons stres yaitu kadar kortisol dan glukosa darah tidak menunjukkan perbedaan yang nyata dengan perlakuan lainnya yaitu sebesar 22,45 nm/L serta 31,92 mg/dl. Gambaran darah berupa hemoglobin, hematokrit, sel darah merah dan diferensial leukosit tidak menunjukkan perbedaan yang nyata kecuali pada parameter leukosit dengan nilai tertinggi pada perlakuan 2 g/L (3,60x105 sel/mm3), 3 g/L (3,50x105 sel/mm3), dan 4 g/L (2,70 105 sel/mm3). Berdasarkan hasil penelitian disimpulkan bahwa kepadatan 4 g/L merupakan kepadatan terbaik.
Keyword: ikan sidat, padat tebar, pertumbuhan, resirkulasi

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: