Judul: Studi Dampak Perubahan Suhu Terhadap Produktivitas Primer Di Laut Jawa Dengan Model Biogeokimia Laut
Abstrak: Pemanasan global dan perubahan iklim mempengaruhi keseimbangan ekosistem di seluruh dunia termasuk ekosistem laut. Penelitian ini bertujuan mengkaji respon ekosistem di Laut Jawa karena perubahan suhu berdasarkan skenario Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Model yang digunakan adalah model numerik gabungan hidrodinamika dan biogeokimia 3 dimensi yang dikembangkan Koropitan dan Ikeda, dengan modifikasi Eppley. Data suhu didapatkan dari Asian Pacific Data Research Center (APDRC) untuk suhu historis (rata – rata dari 1850-2005) dan skenario IPCC RCP 8.5 (2050). Penelitian ini menganalisis hanya pada satu titik di bagian tengah Laut Jawa untuk mengurangi dampak pengaruh antropogenik dari masukan daratan. Laju pertumbuhan spesifik fitoplankton, laju pemangsaan spesifik zooplankton, dan produktivitas primer hasil skenario RCP 8.5 pada tahun 2050 memiliki nilai 25 – 27% lebih tinggi dibandingkan dengan skenario historis. Hal tersebut disebabkan kenaikan suhu sebesar 2 ºC dari 29 ºC menjadi 31 ºC dan sesuai dengan teori Eppley. Hasil model dari penelitian ini memiliki perbedaan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Hashioka and Yamanaka. Hasil dari hashioka dan Yamanaka menunjukkan laju pertumbuhan spesifik fitoplankton, laju pemangsaan spesifik zooplankton menurun, sedangkan produktivitas primer meningkat, sementara pada penelitian ini semua komponen tersebut mengalami kenaikan.
Keyword: IPCC, model biogeokimia, pemanasan global, produktivitas primer

Judul: Kontrol Suhu dan Penambahan Karbon Dioksida yang Berbeda Terhadap Produktifitas Primer Air Laut pada Eksperimen Skala laboratorium.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perubahan produktivitas primer laut pada eksperimen skala laboratorium akibat kenaikan karbon dioksida dan suhu. Metode dari penelitian ini dibagi menjadi dua bagian, yakni pra-eksperimen dan eksperimen, pada pra-eksperimen dilakukan penambahan CO2 dan suhu pada air laut untuk mengukur perubahan pada nilai pH seiring dengan lamanya injeksi. Pada eksperimen utama dilakukan empat skenario pada air laut yakni skenario kontrol; skenario penambahan gas CO2 ; skenario penambahan suhu; dan skenario penambahan CO2 dan suhu. Pada skenario eksperimen tadi hasil akhir Produktivitas Primer dan Respirasi akan dihitung dari nilai oksigen terlarut. Hasil pre-eksperimen menunjukkan penambahan CO2 dan suhu pada umumnya menurunkan nilai pH pada air laut. Hasil eksperimen utama menunjukkan nilai produktivitas primer total (Gross Primary Productivity , GPP) tertinggi yakni 0,5366 mgC/l/jam pada skenario CO2 3. Nilai Produktifitas Primer Bersih (Nett Primary Productivity , NPP) tertinggi yakni 0.4248 mgC/l/jam pada skenario Suhu 1. Nilai respirasi tertinggi dari fitoplankton di air laut yakni 0,4471 mgC/l/jam pada skenario CO2 3. Pada skenario penambahan CO2 menunjukkan adanya pengaruh yang cukup besar terhadap peningkatan NPP dan respirasi di laut, semakin tinggi konsentrasi CO2 yang ditambahkan semakin tinggi pula hasil fotosintesis pada fitoplankton. Namun nilai NPP dan respirasi pada skenario penambahan suhu yang mencapai lebih dari 30oC menunjukkan penurunan kedua nilai tersebut kemungkinan disebabkan oleh perubahan suhu yang dapat mengganggu proses metabolisme (fotosintesis dan respirasi) pada fitoplankton. Pada skenario penambahan suhu dan karbon dioksida, nilai PP dan respirasi dipengaruhi oleh daya larut gas CO2 dan O2 dalam air laut.
Keyword: karbon dioksida, ph air laut, produktivitas primer, respirasi, suhu

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: