Judul: Penentuan dosis optimum untuk menunda pematangan gonad induk udang windu afkir
Abstrak: Ablasi pada induk udang windu betina (Penaeus monodon Fab) merangsang induk untuk terus menerus menghasilkan hormon perangsang pematangan gonad (GSH-Gonado Stimulating Hormone) sehingga induk matang telur dalam jarak waktu yang singkat. Dopamin-senyawa neurohormon katekolamin- yang secara alami terdapat dalam organ perikardial krustase bekerja menghambat aktivitas organ-Y dalam produksi GSH. Dalam penelitian ini induk betina afkir hasil ablasi disuntik dengan dopamin (dosis 10", 10", 10", 10" mol) pada pangkal kaki jalan ketiga dengan kemiringan 30-45°. Masing- masing perialcon dinking 6 kali Sebagai kontrol digunakan hewan uji yang disuntik dengan cabides Dosis doperin 10' dan 'mel menceritakan kaja perundan kematangan grad induk betina yang berbeda nyata secara statistik pada selang kepercayaan95% dibandingkan dengan kontrol dan dopamin dosis 10 dan 10" mol. Rata-rata jak waktu penyuntikan dan pemijahan untuk dosis dopamin 10 dan 10 mal yatu 92 dan 9,8 kari Sedangkan dosis 10º da 10 mol menunjukkan nia-rata janak waktu yang singkat yaitu 25 dan 2,6 hari. Dopamin dengan dosis 10° dan 10" mol secara nyata meningkatkan kualitas telur dibandingkan dengan perlakuan lainnya. Tingkat kenyanan kundi ingkungan yang optimum begi udang yaitu suhu berkisar antara 27-28 °C, pH 8. salinnas 30 pt. DO 68-70 pandan ketiadaan senyawa nitrogen yang toksik
Keyword: udang windu, biologi reproduksi, doparmin, kualitas telur, parameter

Judul: Penentuan Dosis Optimum Dopamin Untuk Menunda Pematangan Gonad Induk Udang Windu Afkir
Abstrak: Ablasi pada induk udang windu betina (Penaeus monodon Fab) merangsang induk untuk terus menerus menghasilkan hormon perangsang pematangan gonad (GSH-Gonado Stimulating Hormone) sehingga induk matang telur dalam jarak waktu yang singka!. Dopamin-senyawa neurohonnon katekolaminyang secara alami terdapat dalam organ perikardial krustase bekerja menghambat aktivitas organ-Y dalam produksi GSH. Dalam penelitian ini induk betina a/kir hasil ablasi disuntik dengan dopamin (dosis 10,3. 10-'. 10'5, 10,6 mol) pada pangkal kald jalan ketiga dengan kemiringan 30°_45°. Masingmasing perlakuan diulang 6 kali. Sebagai kontrol digunakan hewan uji yang disuntik dengan aquabides. Dosis dopamin 10,5 dan 10'6 mol memperlihatkan kerja penundaan kematangan gonad induk betina yang berbeda nyata secara statistik pada selang kepercayaan 95% dibandingkan dengan kontrol dan dopamin dosis 10'3 dan 10-' mol. Rata-rata jarak waktu penyuntikan dan pemijahan untuk dosis dopamin 10" dan 10,6 mol yaitu 9,2 dan 9,8 hari. Sedangkan dosis 10,3 dan 10" mol menunjukkan rata-rata jarak waktu yang singkat yaitu 2,5 dan 2,6 hari. Dopamin dengan dosis H),' dan 10" mol secara nyata meningkatkan kualitas telur dibandingkan dengan perlakuan lainnya. Tingkat kenyamanan kondisi lingkungan yang optimum bagi udang yaitu suhu berldsar antara 27-28 °C, pH 8, salinitas 30 ppt, DO 6.8-7,0 ppm dan ketiadaan senyawa nitrogen yang toksik.
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: