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: Indikator Suhu dan Kaitannya Terhadap Produktivitas Perikanan di PPP Labuan, Banten
Abstrak: Perubahan iklim sangat rentan terjadi pada wilayah perairan Indonesia karena luas kawasan laut yang mencapai 5,8 juta kilometer persegi dan erat kaitannya dengan produktivitas perikanan pada suatu wilayah perairan. Produktivitas perikanan merupakan suatu nilai produksi berdasarkan upaya yang dilakukan. Penelitian ini bertujuan menjelaskan faktor suhu perairan yang dapat mempengaruhi perubahan hasil produktivitas perikanan pada PPP Labuan, Banten dilihat dari faktor oseanografi yang berubah karena perubahan iklim. Penelitian ini dilakukan pada bulan Mei sampai dengan bulan September 2018. Ikan contoh diperoleh di Pelabuhan Perikanan Pantai (PPP) Labuan, Banten. Adapun analisis data menggunakan metode regresi linear sederhana untuk mengetahui hubungan antara suhu terhadap produktivitas perikanan, Lm, dan Lmax ikan kembung lelaki (Rastrelliger kanagurta). Hasil dari hubungan suhu perairan terhadap produktivitas perikanan menunjukkan hubungan yang kuat, sedangkan Lm dan Lmax ikan kembung lelaki (Rastrelliger kanagurta) menunjukkan hubungan yang sedang, hal ini menunjukkan bahwa faktor suhu perairan dapat menjadi faktor utama yang mempengaruhi terhadap nilai produktivitas perikanan, Lm, dan Lmax.
Keyword: suhu permukaan laut, produktivitas perikanan, Selat Sunda

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: