Judul: Pengaruh Lama Waktu Penyinaran Ultraviolet Terhadap Kualitas Genom Dan Motilitas Sperma Ikan Komet (Carassius auratus auratus)
Abstrak: Teknik ginogenesis merupakan solusi yang dapat dilakukan untuk menghasilkan keturunan bergalur murni lebih cepat hanya 2−3 generasi. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi lama penyinaran UV optimal untuk inaktivasi sperma dalam teknik ginogenesis dengan menggunakan ikan komet (Carassius auratus auratus) sebagai hewan ujinya. Pengujian dilakukan dengan membandingkan DNA genom dan motilitas sperma pada sebelum dan sesudah penyinaran UV, dilanjutkan dengan uji progeni (pemijahan buatan dan analisis level ploidi). Penyinaran dilakukan dengan menggunakan lampu UVC 15 W Phillips, jarak penyinaran 20 cm, dan lama penyinaran yang dibagi ke dalam dua tahap yaitu tahap 1 (0, 30, 60, 90, dan 120 detik) dan tahap 2 (0, 96, 104, 112, dan 120 detik). Parameter yang diamati pada penelitian ini kualitas DNA genom, motilitas sperma, derajat pembuahan (FR%), derajat penetasan (HR%), sintasan larva (SR%), dan level ploidi. Penyinaran UV selama 104 detik merupakan paparan waktu terlama dengan hasil uji yang masih baik, yaitu materi genom yang telah rusak namun motilitasnya masih baik dengan skor motilitas 3 dan durasi motilitas 99±4,06 detik. Nilai FR, HR, dan SR pada perlakuan UH dengan nilai berturut-turut 61,23±0,98%, 2,08±0,14%, dan 59,45±5,21%. Keturunan ginogenesis dengan perlakuan penyinaran sperma 104 detik menghasilkan 100% individu diploid ginogenetik.
Keyword: ginogenesis, ikan komet, penyinaran, sinar uv, sperma

Judul: Pengaruh waktu awal kejutan panas terhadap keberhasilan ginogenesis meiotik dan mitotik pada ikan mas ( Cyprinus caprio L. )
Abstrak: Ginogenesis merupakan salah satu tehnik untuk mempercepat pemurnian agar diperoleh ikan-ikan bergalur murni. Ginogenesis buatan dilakukan dengan memberikan beberapa perlakuan, antara lain penyinaran terhadap sperma dan pemberian kejutan panas. Permasalahan yang menyangkut kejutan panas diantaranya adalah waktu awal kejutan panas yang perlu dioptimasi agar keberhasilan ginogenesis tercapai. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh waktu awal kejutan panas terhadap keberhasilan ginogenesis. Ikan yang digunakan adalah induk ikan mas betina berwarna oranye dan induk ikan mas jantan berwarna hitam. Pembuahan dilakukan dengan cara mencampurkan telur dengan sperma yang tidak diradiasi dengan sperma yang telah diradiasi, dilanjutkan dengan penebaran telur diatas 0 lempengan kaca dalam air bersuhu 25 C pada sebuah wadah plastik. Setelah pembuahan selesai, kejutan panas dilakukan dengan waktu awal kejutan yang berbeda-beda dalam air bersuhu 40 C pada sebuah stereofoam selama 2 menit. Pengamatan terhadap terhadap telur dilakukan 8 dan 50 jam setelah pembuahan. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa tingkat perkembangan telur (DR) dan tingkat kelangsungan hidup embrio (SR) tertinggi terdapat pada kontrol UV dan terendah pada waktu awal kejutan panas 35 menit. Embrio Haploid mencapai persentase jumlah tertinggi pada kontrol UV, sedangkan embrio Diploid Ginogenetik dihasilkan pada pemberian kejutan panas dengan waktu awal 2,5-5 menit dan 40-45 menit setelah pembuahan. Semua embrio Diploid Ginogenetik berbentuk normal dan tidak memiliki melanophora. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa embrio Diploid Ginogenetik (meiotik dan mitotik) diperoleh dengan persentase keberhasilan yang berbeda-beda.
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: