Judul: Identifikasi lahan irigasi andalan untuk peningkatan produksi tanaman pangan di daerah irigasi Cidurian Sodong, Cidurian Sendung dan Cihoe Cikumpeni, kabupaten Bogor
Abstrak: Upaya peningkatan produksi tanaman pangan, baik yang berupa padi (beras) maupun non beras, termasuk hortikultura, masih perlu dilanjutkan untuk dapat memelihara dan memantapkan kemampuan swasembada pangan yang telah dicapai, serta untuk memperbaiki mutu gizi pangan masyarakat. Upaya peningkatan produksi tanaman pangan dan hortikultura yang kini tengah dilaksanakan masih dihadapkan pada berbagai tantangan yang perlu diatasi secara terpadu. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pada tahap pertama diperlukan adanya identifikasi secara menyeluruh dari lahan pertanian andalan yang diharapkan masih dapat ditingkatkan hasil produksinya seoptimal mungkin (Prastowo, 1992). Penelitian masalah khusus ini bertujuan untuk mengidentifikasi lahan irigasi andalan, yaitu lahan atau daerah irigasi yang masih mempunyai peluang untuk ditingkatkan produksinya melalui peningkatan areal tanam dan atau produktivitas tanaman (yield). Penelitian masalah khusus ini dilakukan di DI Cidurian Sodong, DI Cidurian Sendung dan DI Cihoe Cikumpeni, Kabupaten Bogor. DI Cidurian Sodong memiliki luas baku 771 Ha, seluruhnya merupakan luas potensial dan lahan sawah yang sudah beririgasi. Luas petak tersier yang sudah dikembangkan adalah 312 Ha dan masih tersisa 459 Ha yang belum dikembangkan. Jumlah petak tersier di DI ini 33 petak dimana 25 petak merupakan petak tersier yang sudah dikembangkan dan sisanya 8 petak tersier belum dikembangkan. Data debit sungai andalan menunjukkan bahwa Sungai Cidurian sebagai sumber air irigasi mampu mengairi DI Cidurian Sodong dengan Qmaksimum 15267 L/det dan Qminimum 1541 L/det. Dari data Qintake diperoleh gambaran bahwa terjadi penyimpangan antara Qintake yang diberikan dengan Qintake yang direncanakan. Jumlah tenaga kerja pertanian yang ada di DI Cidurian Sodong sebanyak 1894 orang telah mencukupi untuk mengolah lahan seluas 771 Ha. Lahan irigasi seluas 771 Ha tersebut dapat diandalkan dengan melakukan beberapa program aksi, yaitu pengembangan petak tersier seluas 459 ha, rehabilitasi jaringan irigasi (112 unit bangunan irigasi, 5289 m saluran induk dan 8727 m saluran sekunder) dan intensifikasi pertanian seluas 771 Ha. Peningkatan produksi padi dan palawija per tahun yang dapat dicapai di DI Cidurian Sodong adalah sebesar 6560 ton padi, 368 ton jagung, 105 kacang tanah dan 22 ton kacang kedelai.
Keyword: 

Judul: Analisa Perencanaan Pola Tanam dan Pengolahan Air Irigasi di daerah Pengairan Cihea, Kabupaten Cianjur
Abstrak: ersity Air sebagai sumber daya alam utama merupakan komponen menentukan dalam usaha meningkatkan produksi pangan. yang Pemakaian air irigasi dewasa ini sangat tidak merata beberapa Daerah Pengairan yang ada di Indonesia. Untuk meningkatkan efistensi pemakaian air dan sekurang-kurangnya mempertahankan produktivitas usahatanı, maka perlu dilakukan penentuan jumlah air optimum yang dapat diberikan pada tanaman di tiap-tiap petak tersier. Dalam kaitannya dilakukan penelitian dengan masalah. diatas, untuk meningkatkan telah efisiensi pemakaian air irigasi di tiap-tiap petak terster pada Daerah Pengairan Cihea Kabupaten Cianjur khususnya saluran induk Cisokan. Analisis perencanaan dan pengelolaan air irigasi tul di lakukan disamping untuk memanfaatkan potensi air yang ada secara optimal, diharapkan juga akan diperoleh suatu tanam yang serasi dan sesual dengan kebijaksanaan dan Khususnya bagi daerah Cianjur dan tata tanam,sekitarnya. D1 dalam analisis perencanaan dan pengelolaan ini digunakan metoda program linear untuk menentukan luas areal optimum untuk pola tanam terpilih berdasarkan Ketersediaan air yang ada serta luas tiap petak tersier yang dapat diairi. Sedangkan untuk menganalisa penentuan skala prioritas dari beberapa alternatif pola tanam secara regional digunakan metoda Bayes…dst
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: