Judul: Pengaruh warna wadah percobaan terhadap sintasan dan pertumbuhan kuda laut
Abstrak: Penelitian mengenai Pengaruh Wama Wadah Percobaan Terhadap Sintasan dan Pertumbuhan Kuda Laut ini dilakukan selama satu bulan dari tansgal 22 Maret sampai 21 April 2006, di Laboratorium Pembenihan Kuda Laut, Balai Besar Pengembangan Budidaya Laut (BBPBL) Lampung. Terdapai tiga perlakuan warna wadah yaitu wama merah (perlakuan A), hijau @erIakuan B), dan biru @erlakuan C), masing-masing diulang sebanyak tiga kali, selab itu juga ada data pernbanding untuk melihat pola pertumbuhan kuda law Data ini diperoleh dari penelitian sebelumnya di BBPBL Lampung. Data tersebut dianggap sebagai pembanding (perlakuan D). Pada setiap wadah dimasukkan 10 ekor kuda laut berukuran 3-5 cm. Pakan yang diberikan Diaphamsoma dewasa yang benvarna coklat transparan dan pada m a n perut terdapat bintik merah. Pengambilan data panjang dan berat dilakukan setiap 10 hari sekali untuk mencegah stress pada kuda laut. Parameter kualitas air diambil hanya pada awal dan akhir penelitian. Data kematian kuda laut juga dicatat setiap hari dan diakumulasikan pada akhir penelitian untuk mengetahui berapa SR kuda laut selama penelitian.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Perbedaan Warna Wadah Terhadap Pertumbuhan dan Kelangsungan Hidup Udang Galah (Macrobrachium rosenbergii de Man)
Abstrak: Udang galah mempunyai sifat alami yang sama dengan udang lainnya yakni aktif pada malam hari. Pada siang hari udang menyembunyikan diri di tempat yang teduh atau lumpur. Namun bila keadaan siang hari tidak terlalu terik, udang galah akan aktif mencari makan. Intensitas cahaya yang terlalu tinggi dalam bentuk cahaya langsung dapat menurunkan selera makan dan menyebabkan kematian massal. Perbedaan intensitas cahaya dan panjang gelombang cahaya yang dipantulkan kembali akan menghasilkan kondisi lingkungan yang berlainan dalam tiap bak perlakuan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh perbedaan warna wadah terhadap pertumbuhan dan kelangsungan hidup udang galah. Sebagai data penunjang diukur pula kualitas flsika-kimia air/ Penelitian ini dilakukan di Laboratorim Lingkungan, Jurusan Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB sejak bulan April hingga Mei 2001. Udang yang digunakan berasal dari hatchery skala rumah tangga di Pasar Minggu stadia pascafarva 20 yang dipelihara pada akuarium berukuran 60 cm x 35 cm x 30 cm berjumlah 15 buah dengan padat penebaran 120 ekor/m . Media yang digunakan adalah air tanah dan untuk menjaga kualitas air agar tetap optimal maka dilakukan pergantian air sebanyak 30 % dari volume total per hariV Untuk menekan kanibalisme sekecil mungkin, maka pada masing-masing akuarium diberi pelindung (shelter) berupa lembaran kasa nyamuk dengan ukuran 35 cm x 35 cm. Makanan yang diberikan kepada udang berupa pelet starter-1 dan diberikan sebanyak 100 % dari biomassa per hari.
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: