Judul: Beberapa aspek biologi ikan lundu (Macrones gulio, 1864) di Perairan Majakerta Kecamatan Balongan Indramayu
Abstrak: Ikan lundu merupakan salah satu ikan ekonomis penting karena banyak dimanfaatkan oleh warga sebagai bahan pangan. Kajian mengenai aspek biologi ikan lundu sebagai landasan dalam pengelolaan masih sangat minim. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji aspek makanan, aspek pertumbuhan, aspek reproduksi ikan lundu (Macrones gulio) meliputi rasio kelamin, tingkat kematangan gonad, indeks kematangan gonad, fekunditas, diameter telur, mengetahüi waktu pemijahan, ukuran ikan pertama kali matang gonad. Penelitian dilakukan selama tiga bulan, pada bulan Desember 2014-Februari 2015. Total ikan contoh yang diamati sebanyak 201 ekor ikan, terdiri dari 103 ekor ikan betina dan 98 ekor ikan jantan. Pola pertumbuhan ikan lundu betina W- 0,0328L2,5784 dan ikan jantan W-0,1904L1.7489. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ikan lundu termasuk ikan omnivora yang cenderung karnivora, dengan makanan utamanya adalah Krustasea, rasio kelamin ikan jantan dan ikan betina seimbang (1:1,05). kan betina lebih dahulu matang gonad daripada ikan jantan, Potensi reproduksi ikan lundu adalah 3100-24459 butir telur dengan modus penyebaran dua puncak dengan tipe pemijahan secara partial….
Keyword: Management, Biology aspect, Macrones gulio, Long whiskers fish, Growth pattern, Reproduction aspects, Egg diameter, Spawning time, Gonads mature

Judul: Beberapa Aspek Biologi Reproduksi Ikan Lundu Macrones gulio Gunther di Perairan Ujung Pangkah, Jawa Timur.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aspek-aspek reproduksi ikan lundu Macrones gulio di perairan Ujung Pangkah, Jawa Timur. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan informasi dalam upaya pengelolaan dan pemanfaatan perairan tersebut. Pengambilan ikan contoh dilahkan dengan menggunakan jaring insang (ukuran mata jaring - 4 cm) dan pancing selama satu tahun yaitu dari bulan Maret 1999 sampai dengan Februari 2000. Ikan contoh diawetkan dengan formalin 10% dan pengamatannya dilakukan di Laboratorium Hidrobiologi Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB.
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: