Judul: Potensi budidaya ikan terhadap peningkatan CO2 di perairan Waduk Cirata
Abstrak: Gas yang dapat menimbulkan efek rumah kaca adalah CO2, SO2, NO, NO2 serta beberapa senyawa organik seperti gas metan (CH4) dan kholro-fluoro carbon (CFC). Gas-gas tersebut memegang peranan penting dalam meningkatkan efek rumah kaca dan disebut gas rumah kaca. CO2 merupakan gas yang mempunyai kontribusi pada efek rumah kaca sebesar 25-50%, sumber CO2 Energi yang diadsopsi dipantulkan kembali dalam bentuk radiasi infra-merah oleh awan dan permukaan bumi. Namun sebagian besar infra-merah yang dipancarkan bumi tertahan oleh awan dan gas CO tersebut adalah batu bara, minyak bumi, gas alam, penggundulan hutan dan lain-lain. Masing –masing berkontribusi sebesar 29, 29, 11, 20 dan 10%. 2 serta gas rumah-kaca lainnya, untuk dikembalikan ke permukaan bumi. Efek rumah kaca merupakan fenomena air, CO2, methan dan gas atmosfer lainnya yang menyerap radiasi infra merah sehingga mengakibatkan peningkatan suhu. CO2 merupakan faktor yang menyebabkan efek rumah kaca karena CO2 Daya dukung Waduk Cirata dalam menampung pakan adalah 16,4 kg/ hektar/ hari, sedangkan pada kenyataannya pakan yang diberikan untuk kegiatan di waduk tersebut adalah 157,7 kg/hektar/hari, yang berarti telah terjadi kelebihan pemberian pakan sebesar 141,3 kg/ hektar/ hari. Jumlah jaring apung terus bertambah dan tidak terkendali sehingga melebihi daya dukungnya (Departemen Kelautan dan Perikanan, 2007). merupakan gas rumah kaca yang utama. Kelebihan pakan kegiatan budidaya ikan di KJA Waduk Cirata sebesar 141,3 kg/ hektar/hari tersebut berpotensi menghasilkan CO2 sebesar 40800,375 gram CO2. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari potensi kegiatan budidaya ikan terhadap peningkatan konsentrasi CO2 di atas permukaan Waduk Cirata. Hipotesis dari penelitian ini adalah bahwa kegiatan budidaya ikan berpotensi terhadap peningkatan CO Penelitian dilaksanakan pada bulan Desember 2009 sampai dengan bulan Februari 2010 dan dilaksanakan di keramba jaring apung ( KJA ) Balai Riset Budidaya Perikanan DKP Waduk Cirata. Analisa kualitas air dilakukan di Laboratorium Lingkungan Departemen Budidaya Perairan dan analisis plankton dilakukan di Laboratorium Universitas Muhammadiyah Sukabumi. 2. Pengamatan di lapangan dilakukan dua minggu sekali, setiap minggunya dilaksanakan selama tiga hari. Parameter kualitas air diukur setiap dua jam, dengan tiga kali ulangan. Lokasi pengambilan sampel adalah bagian depan, tengah dan bagian belakang dari keramba jaring apung. Pengukuran oksigen terlarut ( DO ), pH, suhu air, suhu udara, CO2 air, alkalinitas, CO2 udara, masing-masing menggunakan DO meter, pH meter, terintegrasi dengan pH meter, terintegrasi dengan CO2 meter udara, titrasi, titrasi, CO2 meter udara, yang dilakukan secara in situ, sedangkan analisa NO2, H2S dengan spectofotometer dan titrasi yang dilakukan secara ek situ.....dst
Keyword: CO2, Partial presure, Global warming, Lake

Judul: Dinamik Pengendalian Aktivitas Sumber Fosfor (P) di Waduk secara Terpadu dan Berwawasan Lingkungan: Studi Kasus Waduk Cirata, Jawa Barat.
Abstrak: Peningkatan jumlah fosfor dalam perairan Waduk Cirata berasal dari aktivitas pemanfaatan lahan di DAS Cirata dan aktivitas budidaya ikan sistem KJA. Pemanfaatan lahan di sekitar waduk berkembang menjadi lahan pemukiman, sawah, dan lahan pertanian. Peningkatan beban fosfor di perairan Waduk Cirata, berdampak terhadap menurunnya kualitas perairan waduk, dampak yang lebih nyata terjadinya peningkatan kesuburan perairan waduk yang berlebihan. Kondisi perairan waduk yang demikian bila tidak diupayakan pengendaliannya maka dampak beban pencemaran fosfor terus semakin meluas. Kualitas perairan waduk yang buruk telah berimplikasi terhadap kerugian ekonomi dari pengusahaan fungsi waduk, diantaranya telah terjadinya penurunan produktivitas budidaya ikan sistem keramba jaring apung, meningkatnya kerusakan turbin sebagai unit peralatan pembangkit listrik tenaga air (PLTA) dan menurunnya minat wisatawan berkunjung ke waduk. Tujuan penelitian menganalisis daya tampung perairan Waduk Cirata dari beban fosfor yang berasal dari sumber aktivitas di dalam waduk dan daerah sekitarnya, menganalisis nilai ekonomi total pemanfaatan Waduk Cirata, menentukan foktor dominan yang mempengaruhi pengendalian beban fosfor dan membuat model pengendalian beban fosfor secara terpadu dan berwawasan lingkungan Waduk Cirata. Metode analisis data pengendalian aktivitas sumber fosfor ke waduk dilakukan: penentuan kapasitas tampung beban fosfor di waduk dengan model daya tampung; kelayakan usaha menggunakan instrumen kriteria investasi (net peresent value dan benefit cost ratio); penentuan faktor domianan pengendalian beban fosfor dilakukan dengan menetapkan sumber beban fosfor berpengaruh dijadikan faktor dominan; pengendalian beban fosfor secara terpadu dan berwawasan lingkungan dibangun dengan pendekatan model dinamik menggunakan program Stella 9. Hasil penelitian menunjukkan daerah sekitar waduk memberikan alokasi beban fosfor ke waduk sebesar 176.28 mg/m3, budidaya ikan memberikan alokasi beban fosfor sebesar 467.41 mg/m3 dan di perairan waduk tersedia fosfor 128 mg/m3. Daya tampung beban fosfor untuk budidaya perikanan secara intensif dengan sistem keramba jaring apung di Waduk Cirata sudah bernilai negatif yang menunjukkan alokasi beban fosfor budidaya sudah tidak tertampung oleh waduk.
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: