Judul: Kajian biologi reproduksi ikan diskus
Abstrak: Penelitian dilakukan di Laboratorium Pengembangbiakan dan Genetika Ikan, Kolam Percobaan Babakan, Jurusan Budi- daya Perairan Fakultas Perikanan IPB; mulai bulan Maret sampai Juli 1995. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkah laku pemijahan, frekuensi pemijahan, selang waktu antar pemijahan, fekunditas, jumlah telur yang diovulasikan, serta daya tetas telur. Ikan diskus yang digunakan dalam percobaan ini adalah strain Blue Turquoise sebanyak 7 pasang dan berumur sekitar 15 bulan. Ikan yang digunakan belum pernah memijah sebelumnya. Makanan yang diberikan kepada induk ikan diskus adalah cuk merah sebanyak 2 kali sehari, pagi dan sore hari. Induk dipelihara secara massal dalam akuarium berukuran 100x50x40 cm³ hingga memasang. Pasangan induk dipelihara dalam akuarium terpisah yang berukuran 60x50x40 cm³. Substrat pemijahan yang digunakan adalah sebuah pipa paralon. Telur hasil pemijahan diinkubasikan dalam akuarium berukuran 30x30x30 cm³ serta ditambahkan larutan methylen blue sebanyak 2 ppm. ..
Keyword: 

Judul: Perkembangan embrio Ikan Diskus (Symphysodon aequifasciata haraldi)
Abstrak: Ikan Diskus (Symphysodon aequifasciata haraldi) merupakan salah satu jenis ikan hias air tawar yang banyak diminati orang. Daya tariknya terdapat pada keindahan warna dan bentuk tubuh serta keunikan tingkah lakunya. Disamping itu ikan Diskus juga memiliki nilai ekonomis cukup tinggi. Tetapi dalam pembudidayaannya masih terda- pat masalah pada tahap pembenihannya. Embriologi sebagai bagian dari perkembangan awal hidup berkaitan dengan aspek-aspek evolusi, hereditas, mekanisme perkembangan dan pengaruh lingkungan terhadap bentuk dan struktur organis- me. Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan embrio ikan Diskus (Symphysodon aequifasciata haraldi) sejak telur dibuahi hingga kuning telur habis. Dari hasil percobaan ini diharapkan dapat memberi informasi tambahan mengenai pembenihan ikan Diskus yang bermanfaat bagi peningkatan produksi ikan itu sendiri. Percobaan ini dilakukan sejak bulan Juli sampai dengan Oktober 1995 di Laboratorium Pengembangbiakan Ikan dan Genetika Ikan Jurusan Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor. Telur ikan Diskus hasil pemijahan secara alami dipisahkan dari induknya setelah induk selesai melakukan pemijahan. Telur-telur dilepaskan dari substrat dan diinkubasi pada akuarium bervolume 12,5 liter. Akuarium ini diisi air dari akuari- um pemijahan, diberi aerasi dan Methylene Blue untuk mencegah menyebarnya cendawan. Suhu dipertahankan 30°C dengan menggunakan alat pemanas. Perkembangan embrio diamati di bawah mikroskop dengan mengambil 10 sampel telur. Setiap tahap perkembangan dicatat waktunya dan digambar. Pengukuran terhadap diameter membujur dan melintang telur dilakukan dengan mengambil 20 sampel telur dengan menggunakan mikrometer. Pengukuran volume kuning telur, setelah telur menetas, dilakukan setiap 12 jam sekali pada 10 sampel prolarva. Hal ini dilakukan sampai dengan kuning telur habis. Parameter yang diamati melipu- ti derajat pembuahan (FR), kelangsungan hidup embrio (SR), derajat penetasan (HR), kelangsungan hidup prolarva (SR), pertumbuhan mutlak panjang total dan laju pertumbu- han harian bobot basah. Hasil pengamatan disajikan dalam bentuk tabel dan grafik, serta dianalisa secara deskriptif. Telur ikan Diskus kuning muda kecoklatan, yang telah dibuahi berwarna berbentuk lonjong, transparan…dst
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: