Judul: Pengaruh Kadar Asam Lemak -o6 Tetap dalam pakan Terhadap Pertumbuhan Ikan Bawal Air Tawar (Colossoma macropomum)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kebutuhan optimal asarn lemak-w3 untuk pertumbuhan ikan bawal air tawar. Lima macani pakan digunaltan pada percobaan ini dengan kadar protein 42.26 - 42.68 %, lemak 7.56 - 7.83 % (dari bobot kering), tetapi berbeda dalam kandungm asarn lemak-o3 dan w6. Pakan yang digunalcan dalam percobaan adalah pakan A dengan kadar asam lemak-w3 dan w6 sangat rendah, yaitu sebesar 0.11 dan 0.16 %, pakan B 0.09 % dan 1.28 %, paltan C 0.55 % dan 1.28 %, palcan D 0.87 % dan 1.24 % dan palcan E 1.87 %I dan 1.16 %. Pakan diberikan sampai kenyang pada pagi, siang dan sore hari. Ikan diberi pakan selama 56 hari.
Keyword: 

Judul: Pengaruh kadar kelompok asam lemak linoleat (W6) dan linolenat (W3) pakan terhadap pertumbuhan pascalarva udang windu (Penaeus monodon Fab.)
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai pengaruh kadar asam lemak linoleat (W6) dan linolenat (W3) pakan terhadap pertumbuhan pascalarva udang windu. Dalam percobaan ini digunakan minyak kedele dan minyak ikan lemuru masing-masing sebagai sumber asam lemak linoleat. (W6), linolenat (W3), di samping itu untuk membuat pakan dengan kandungan kelompok asam lemak linoleat (W6) dan linolenat (W3) yang rendah digunakan lemak sapi. Percobaan ini terdiri dari dua bagian, yaitu percobaan utama dan penunjang. Percobaan utama menggunakan 21 bak fiberglas berukuran garis tengah 100 cm, tinggi 100 cm dan diisi air 20 ppt setinggi 45 cm. Tiap-tiap bak diisi pascala rva udang windu (Pl-20) yang berbobot rata-rata 0,026 gram sebanyak 75 ekor. Percobaan ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan perlakuan yaitu pakan A (W6 0,65%, W3 2,04%), B (W6 1,75% W3 l,86%), C (W6 2,33%, W3 1,56%), D (W6 3,59%, W3 1,27%), E (W6 4,10%, W3 0 1 73%), F (W6 2,49%, W3 o,78%) dan G (W6 0,38%, W3 0,18%). Pakan diberikan 3 .he kali per hari yaitu jam 11.00, 17.00 dan 23.00 masing-masing sebanyak 10%, 12,5% dan 20% dari biomasa udang. Setiap perlakuan diulang 3 kali. Peubah yang diamati dan dianalisis rneliputi kelangsungan hidup, laju pertumbuhan sesaat, tingkat konsumsi pakan harian, retensi protein, retensi lemak dan efisiensi penggunaan pakan. ...
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: