Judul: Studi beberapa aspek biologi reproduksi ikan betutu (Oxyeleotris marmorata Bleeker) di Sungai Cisadane Kabupaten Tangerang dan di Waduk Saguling Kabupaten Bandung Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan September sampai bulan Desember 1989. Dua bulan pertama untuk pengambilan contoh ikan di Sungai Cisadane dan di Waduk Saguling. Dua bulan terakhir untuk pemeriksaan gonad di laboratorium. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari aspek biologi reproduksi ikan betutu di Sungai Cisadane Kabupa- ten Tangerang dan di Waduk Saguling Kabupaten Bandung, serta melihat tingkat keberhasilan adaptasi reproduksi ikan betutu di dua perairan tersebut. Jumlah ikan betutu yang tertangkap di Sungai Cisadane adalah 431 ekor, 7,5 °/o diantaranya sudah mempunyai TKG III dan IV. Jumlah ikan betutu yang tertangkap di Waduk Saguling adalah 714 ekor, 53,23°/o diantaranya sudah mempunyai TKG III dan IV. Ikan betutu di Sungai Cisadane umumnya sudah matang gonad (TKG IV) pada ukuran 178 - 258 mm, sedangkan di Waduk Saguling umumnya sudah matang gonad (TKG IV) pada ukuran 159 300 mm. Fekunditas ikan betutu yang Cisadane pada kisaran panjang 141 berat 125 232 - adalah 11 000 gram tertangkap di Sungai - 270 mm - dan kisaran 145 000 butir. Fekunditas ikan betutu yang tertangkap di Waduk Saguling pada kisaran panjang 115. 305 mm dan kisaran berat 203 - 412 gram adalah 14 000 - 180 000 butir. Berdasarkan sebaran ukuran diameter telur ikan betutu baik di Sungai Cisadane maupun di Waduk Saguling, terlihat bahwa sifat pemijahan ikan betutu adalah parsial (sebagian). Tempat yang cocok untuk memijah ikan betutu adalah daerah yang berarus tenang, bersubstrat lumpur, terdapat tumbuhan air atau ranting pohon untuk menempelkan telurnya…dst
Keyword: 

Judul: Studi kebiasaan makanan dan preferensi makanan ikan betutu (Oxyeleotris marmorata Bleeker) di daerah aliran sungai Cisadane, Kabupaten Tangerang dan Waduk Saguling, Kabupaten Bandung
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari kebiasaan makanan ikan betutu (0. marmorata Bleeker) yang dikaitkan dengan lingkungan hidupnya di Sungai Cisadane dan di Waduk Saguling serta untuk melihat preferensi makanan ikan betutu melalui penelitian penunjang di laboratorium. Penelitian dilakukan pada bulan September 1989 sampai dengan Januari 1990. Pengamatan lapangan pada dua bulan pertama dilakukan di Sungai Cisadane dan di Waduk Saguling. Pengamatan laboratorium pada bulan ketiga berikutnya dilakukan di laboratorium milik SEAMEO-BIOTROP, Bogor. Pengambilan contoh di Sungai Cisadane didasarkan atas penyebaran ikan betutu di daerah aliran sungai tersebut, sedangkan untuk Waduk Saguling didasarkan atas daerah aliran sungainya. Studi kebiasaan makanan dari ikan-ikan yang tertangkap didahului dengan pengelompokan ikan-ikan tersebut menjadi sembilan kelompok ukuran. Kelompok ukuran 1 (19-60 mm), 2 (61-102mm), 3 (103-144mm), 4 (145-186mm), 5 (187-228 mm), 6 (229-270 mm), 7 (271-312 mm), 8 (313-354 mm), dan 9 (355-396 mm). Ikan betutu yang tertangkap di Sungai Cisadane berjumlah 431 ekor, jumlah ikan yang dapat diamati adalah 400 ekor. Ikan yang tertangkap di Waduk Saguling berjumlah 714 ekor, juga dipisahkan dalam sembilan kelompok ukuran. Jumlah ikan yang dapat diamati adalah 559 ekor.
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: