Judul: Pengaruh umur saat dimulainya perendaman di dalam larutan hormon tiroksin terhadap kelangsungan hidup dan perkembangan larva ikan betutu (Oxyeleotris marmorata
Abstrak: Hormon tiroksin sebelum ini telah dibuktikan mampu meningkatkan metabolisme pada larva ikan dan meningkatkan kelangsungan hidupnya. Pada penelitian kali ini, hormon tiroksin diberikan kepada ikan betutu yang memiliki nilai ekonomis penting tetapi kelangsungan hidupnya masih rendah. Penelitian ini bertujuan mengetahui umur larva yang tepat untuk melakukan perendaman larva ikan betutu di dalam larutan hormon tiroksin dengan konsentrasi 0,1 ppm agar memberikan pengaruh yang paling baik bagi kelangsungan hidup dan perkembangannya. Perendaman dilakukan di dalam akuarium berukuran 25 x 25 x 25 cm³ selama satu jam. Perlakuan adalah perendaman larva umur nol jam, sepuluh jam dan dua puluh jam serta kontrol (tanpa perendaman). Wadah pemeliharaan adalah akuarium berukuran 20 x 20 x 20 cm³ dan kepadatan 200 ekor/ 6 liter. Parameter yang diamati adalah terbentuknya bintik mata, gelembung renang, pigmen pada tubuh, panjang total larva serta kelangsungan hidup larva. Analisa dilakukan dengan deskriptif, kecuali untuk pertumbuhan, dilakukan uji statistika. Pengamatan untuk perkembangan dilakukan setiap enam jam dan untuk pertumbuhan dan kelangsungan hidup pada hari pertama, ketiga, keenam, dan kesembilan. Hasil yang diperoleh adalah perkembangan larva pada perlakuan umur sepuluh jam lebih cepat dibandingkan perkembangan larva kontrol dan perlakuan lain. Untuk pertumbuhan larva, semua perlakuan tidak berbeda dengan kontrol (dari uji statistika). Kelangsungan hidup pada larva perlakuan umur sepuluh jam terlihat lebih tinggi daripada pada perlakuan lain dan kontrol serta hasil semua perlakuan masih lebih baik dari kontrol. Kesimpulan yang diperoleh adalah bahwa perlakuan pada larva umur sepuluh jam lebih baik dari perlakuan lain dan kontrol dan ini terlihat pengaruhnya pada perkembangan larva ikan….
Keyword: 

Judul: Pengaaruh lama perendaman di dalam larutan hormon tiroksin terhadap kelangsungan hidup, pertumbuhan dan perkembangn larvaa ikan betutu(Oxyeleotris mormorata Blkr.)
Abstrak: Ikan betutu merupakan jenis ikan air tawar asli Indonesia yang hidup di danau dan di sungai. Ikan ini sangat sulit untuk dibudidayakan, dan benih yang tersediapun belum memadai jumlahnya. Kekurangan benih antara lain disebabkan rendahnya kelangsungan hidup larva pada hari-hari pertama (awal). Hormon tiroksin diperkirakan dapat meningkatkan kelangsungan hidup, pertumbuhan dan perkembangan larva ikan betutu. Percobaan ini bertujuan mengetahui pengaruh hormon tiroksin dengan lama waktu perendaman yang berbeda terhadap kelangsungan hidup, pertumbuhan dan perkembangan larva ikan betutu. Larva ikan betutu direndam dalam larutan hormon tiroksin 0,1 ppm selama satu jam, dua jam, dan empat jam. Di samping itu tersedia pula kontrol. Setelah perlakuan larva dipelihara dalam akuarium berukuran 20x20x20 cm³. Pengamatan terhadap ikan betutu ini meliputi kelangsungan hidup, pertumbuhan dan perkembangan larva. Pengamatan perkembangan meliputi pula bintik mata, gelembung renang dan pigmentasi. Kelangsungan hidup larva diamati sampai hari kesembilan. Pada hari kesepuluh larva kontrol semua mati, sedangkan larva yang direndam didalam larutan hormon tiroksin mati pada hari kedua belas. Kelangsungan hidup larva yang diberi hormon tiroksin lebih tinggi dibandingkan dengan larva yang tidak diberi. Kelangsungan hidup tertinggi sampai hari kesembilan didapati pada perendaman selama empat jam, yaitu 4,5%. Sedangkan pada larva kontrol kelangsungan hidup tertinggi hanya 1,17%. Lama perendaman tidak berpengaruh terhadap terbentuknya bintik mata, gelembung renang dan pigmentasi, tetapi pada larva yang diberikan hormon tiroksin lebih cepat terbentuk dibandingkan dengan larva yang tidak direndam.
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: