Judul: Beberapa aspek biologi reproduksi ikan butini glossogobius matanensis weber di Danau Towuti, Kabupaten Luwu Utara, Sulawesi Selatan
Abstrak: Ikan butini Glossogobius matanensis merupakan salah satu spesies endemik yang di Danau Towuti. Aspek reproduksi merupakan informasi dasar yang penting bagi pengelolaan populasi alami dan budidaya bagi ikan butini. Beberapa informasi penting yang dipelajari dalam aspek biologi reproduksi ikan antara lain adalah fekunditas, perkembangan gonad dan musim pemijahan. Penelitian ini bertujuan mengetahui beberapa aspek biologi reproduksi ikan butini (IKG, TKG, fekunditas dan musim pemijahan) sebagai informasi dasar bagi pengelolaan sumberdaya ikan butini di Danau Towuti, Kabupaten Luwu Utara, Sulawesi Selatan. Informasi tersebut diharapkan dapat dijadikan dasar dalam budidaya dan upaya melestarikannya khususnya di Danau Towuti, Kabupaten Luwu Utara, Sulawesi Selatan. Pengambilan ikan contoh dilakukan pada bulan maret 2002 sampai April 2003. Ikan contoh diperoleh dari hasil tangkapan dengan menggunakan alat tangkap gill net dengan ukuran mata jaring %, 1, 1% dan 1. Ikan-ikan tersebut dimasukkan ke dalam kantung plastik lalu diberi larutan formalin 10%. Ikan contoh yang telah dibawa ke laboratorium diukur panjang totalnya dengan ketelitian 1 mm. Dan berat totalnya ditimbang dengan menggunakan timbangan O-haus berkapasitas 311 gram dengan ketelitian 0,01 gram. Analisa data dilakukan terhadap: frekuensi ukuran panjang; hubungan panjang dan bera; nisbah kelamin dengan membandingkan ikan jantan dan ikan betina; penentuan TKG secara morfologis dan histologis; penentuan IKG dengan membandingkan persentase berat gonad dan berat tubuh total. Fekunditas diukur dengan menghitung telur yang sudah matang gonad dengan menggunakan metode gravimetrik. Diameter telur diukur dengan mengambil bagian anterior, median dan posterior kemudian diukur diameter telur menggunakan mikrometer okuler yang telah ditera dengan mikrometer obyektif.
Keyword: glossogobius matanensis weber, butini fish, Lake Towuti

Judul: Kebiasaan Makanan Ikan Butini (Glossogobius matanensis, Weber) di Danau Towuti, Kabupaten Luwu Utara, Sulawesi Selatan
Abstrak: Ikan butini (Glossogobius malanensis) merupakan ikan endemik di kompleks perairan danau MaIili (Matano, Mahalona dan Towuti), Sulawesi Selatan. Dagingnya tebal serta rasanya gurih dan lezat. Informasi mengenai potensi, produksi dan pemanfaatan sumberdaya ikan ini masih minim sehingga pengelolaan yang dilakukan pun masih kurang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari kebiasaan makanan dengan melihat komposisi jenis makanan. Selain itu, hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber informasi mengenai kebiasaan makanan ikan butini di danau Towuti. Penelitian dilaksanakan pada Bulan Maret 2002-April 2003 di Danau Towuti, Kabupaten Luwu Utara, Sulawesi Selatan. Ikan eontoh diambil dengan menggunakan alat tangkap experimental gillnet yang memiliki ukuran mata jaring 0,75; 1,00; 1,25 dan 1,50 inem. AnaIisa laboratorium dilakukan di Laboratorium Ekobiologi Jurusan Manaiemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. IPB.
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: