Judul: Kandungan Logam Berat Kadmium (Cd) dalam Daging Ikan Sapu-sapu (Pterygoplichthys pardalis) di Sungai Ciliwung
Abstrak: Sungai Ciliwung dewasa ini merupakan habitat bagi jenis ikan sapu-sapu. Ikan sapu-sapu tersebut bukanlah ikan asli dari Sungai Ciliwung melainkan ikan asli dari Amerika Selatan. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mengetahui konsentrasi logam berat kadmium (Cd) pada daging ikan sapu-sapu di Sungai Ciliwung. Ikan sapu-sapu (Pterygoplichthys pardalis) dikumpulkan menggunakan jaring dari lokasi Bogor, Depok dan Jakarta. Kandungan Cd dianalisis dari daging ikan dengan menggunakan metode spektr ofotometrik serapan atom (SSA). Hasilnya akan dibandingkan dengan nilai baku mutu yang telah dikeluarkan oleh pemerintah, sehingga didapatkan info rmasi batas aman mengkonsumsi daging ikan sapu-sapu menurut parameter logam Cd. Data pendukung tentang logam berat Cd diperoleh dari kandungan Cd dalam sedimen dan air. Hasil penelitian diperoleh bahwa kandungan Cd dalam daging ikan sapu-sapu <0.005 ppm. Hasil analisis sedimen menunjukkan nilai konsentrasi Cd yang sama yaitu <0.005 ppm. Adapun data di lingkungan perairan menunjukkan konsentrasi <0.001 ppm. Banyaknya jenis makanan seperti otak-otak, siomay, serta bakso membuat beberapa orang memanfaatkan daging ikan sapu-sapu sebagai bahan bakunya. Hasil data tersebut menunjukkan bahwa nilai kandungan logam Cd pada daging ikan sapu-sapu berada dibawah baku mutu yang telah ditetapkan oleh Badan Standarisasi Nasional, sehingga layak untuk dikonsumsi menurut parameter logam Cd.
Keyword: 

Judul: Distribusi Logam Berat Timbal (Pb) dalam Daging Ikan Sapu-sapu (Pterygoplichthys pardalis) di Sungai Ciliwung
Abstrak: Ikan sapu-sapu (Pterygoplichthys pardalis) merupakan ikan introduksi yang sudah ditemukan di berbagai perairan umum termasuk sungai Ciliwung. Sungai Ciliwung banyak menerima beban pencemaran, termasuk logam berat, sehingga diduga ikan-ikan yang ada di dalamnya sudah terkontaminasi logam berat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kandungan timbal (Pb) dalam tubuh ikan sapu-sapu, serta memberikan rekomendasi pengelolaan di Sungai Ciliwung. Ikan sapu-sapu ditangkap dari tiga lokasi yaitu Bogor (hulu), Depok (tengah), dan Jakarta (hilir). Logam Pb dianalisa dari daging ikan sapu-sapu dengan metode AAS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kandungan Pb pada ikan di stasiun Bogor, Depok dan Jakarta yaitu sebesar 2.63 ± 1.43, 3.45 ± 2.42, dan 2.64 ± 1.88 mg/kg. Sementara kandungan logam dalam sedimen menunjukkan nilai yang meningkat dari hulu ke hilir yaitu sebesar 7.23, 7.97, dan 8.90 mg/kg. Data monitoring BPLHD Jakarta (2011), kandungan logam Pb di perairan adalah <0.023 mg/l. Kandungan Pb dalam daging ikan telah melewati baku mutu, sehingga sudah tidak layak untuk dikonsumsi. Sumber potensi pencemaran logam Pb di lokasi adalah sampah dan kendaraan yang berbahan bakar timbal, sehingga pengawasan terhadap sumber tersebut harus ditingkatkan.
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: