Judul: Performa Reproduksi Kuda Laut (Hippocampus comes) melalui Pemberian Artemia yang Diperkaya Oodev dengan Lama Waktu Perendaman Berbeda.
Abstrak: Kuda laut (Hippocampus comes) merupakan komoditas air laut di Indonesia yang diminati pasar lokal maupun internasional. Penelitian ini bertujuan meningkatkan performa reproduksi kuda laut yang diberi pakan berupa artemia diperkaya Oodev dengan lama waktu perendaman berbeda. Perlakuan yang diterapkan adalah kontrol, 12 jam perendaman, dan 24 jam perendaman artemia pada larutan 1 mL/L Oodev. Hasil penelitian selama 8 minggu menunjukkan bahwa 4 pasang kuda laut pada perlakuan kontrol memiliki nilai keberhasilan memijah 25%, sedangkan pada perlakuan 12 jam dan 24 jam sebesar 75%. Total frekuensi kelahiran pada perlakuan kontrol sebanyak 1 kali dengan total juwana 122 ekor, perlakuan 12 jam sebanyak 7 kali dengan total juwana 1294 ekor, dan perlakuan 24 jam sebanyak 6 kali dengan total juwana 1009 ekor. Rata-rata frekuensi dan interval kelahiran pada perlakuan 12 jam adalah 2.33 kali dan 12.67 hari, sedangkan perlakuan 24 jam adalah 2 kali dan 12 hari. Rata-rata kelahiran juwana pada perlakuan kontrol sebesar 122 ekor, perlakuan 12 jam 184.9±61.01 ekor, dan perlakuan 24 jam 168.2±55.3 ekor. Rata-rata kelahiran juwana pada perlakuan kontrol berbeda nyata (P<0.05) dengan perlakuan 12 jam, namun tidak berbeda nyata dengan perlakuan 24 jam. Lama waktu perendaman artemia dalam larutan Oodev berpengaruh terhadap performa reproduksi kuda laut.
Keyword: kuda laut, Oodev, performa reproduksi

Judul: Induksi Pematangan Gonad Kuda Laut (Hippocampus kuda) Menggunakan Oodev.
Abstrak: Salah satu alternatif untuk mencegah kepunahan kuda laut di alam yaitu dengan melestarikan dan pengembangan pembenihan budidaya kuda laut melalui penyediaan benih. Tujuan penelitian adalah mengevaluasi pemberian Oodev melalui penyuntikan terhadap pematangan gonad kuda laut. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) yang terdiri atas dua perlakuan dan satu kontrol. Induksi pematangan gonad secara hormonal melalui penyuntikan bagian intramuskular yang meliputi perlakuan Kontrol (KT) (larutan fisiologis NaCl 0.9% 0.5 ml kg-1) dan perlakuan Oodev (ODV) yang mengandung PMSG dan antidopamin (0.5 ml kg-1 induk ikan). Hasil menunjukkan bahwa ODV dapat meningkatkan perkembangan gonad dengan nilai IGS betina dan jantan sebesar 0.74% dan 0.66%. Nilai IGS KT betina dan jantan sebesar 0.59% dan 0.50%. ODV mampu mempercepat pematangan gonad kuda laut betina dan jantan sebesar 0.16% dan 0.15% dalam 8 minggu dibandingkan dengan KT. Histologi gonad ODV menunjukkan fase perkembangan oosit dan sperma yang lebih cepat dibandingkan dengan KT yaitu memasuki fase vitelogenik pada ovari dan fase spermatozoa pada testis. Sementara, pada KT menunjukkan perkembangan oosit dan sperma masing-masing memasuki fase kromatin nukleolus dan spermatogonia tipe A. Analisis proksimat dan asam amino menunjukkan bahwa komposisi proksimat tertinggi terdapat pada kadar air KT (67.95%) sedangkan kadar protein tertinggi pada ODV (19.53%). Hasil analisis asam amino menunjukkan bahwa asam amino non esensial tertinggi adalah jenis asam glutamat KT sebesar 3.79%. Oodev dapat digunakan untuk mempercepat pematangan gonad kuda laut betina dan jantan serta memberikan peluang pengembangan pembenihan kuda laut.
Keyword: H. kuda, Oodev, analisis proksimat, asam amino

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: