Judul: Pengaruh Lama Penyinaran Sinar UV terhadap Sperma Ikan Tawes terhadap Keberhasilan Ginogenesis Ikan Mas Koki
Abstrak: Metode ginogenesis merupakan usaha yang dapat dilakukan untuk memperbaiki kualitas individu secara genetik. Penelitian ini bertujuan menguji efektivitas penyinaran sinar ultraviolet (UV) terhadap sperma ikan tawes (Barbonymus gonionotus) yang difertilisasikan pada ikan mas koki (Carasius auratus) dalam metode ginogenesis. Ikan uji yaitu ikan mas koki betina (186,7 g) dan ikan tawes jantan (387,8 g). Penelitian ini menggunakan tiga perlakuan dengan tiga ulangan yaitu, TUTH, UH, dan TUH. Parameter yang diamati berupa morfologi sperma, motilitas sperma, viabilitas sperma, serta fekunditas, derajat pembuahan telur (FR%), derajat penetasan telur (HR%), dan tingkat kelangsungan hidup (SR%).. Nilai FR terbaik pada perlakuan TUTH yaitu 64%, Nilai HR terbaik pada perlakuan TUTH sebesar 5%, dan Nilai SR terbaik pada perlakuan TUTH sebesar 25%. Penyinaran UV pada morfologi sperma menunjukkan hasil yang berbeda nyata (P<0,05) di setiap waktu penyinaran. Durasi penyinaran UV selama 2 menit memperoleh hasil terbaik dengan nilai skor motilitas 3 dan persentase viabilitas sebesar 50,00±15,29%. Motilitas sperma tanpa penyinaran adalah 4 dan persentase viabilitasnya 63,62±11,64%.
Keyword: ginogenesis, mas koki, penyinaran, sinar uv, sperma

Judul: Keberhasilan penggunaan sperma ikan mas tawes pada ginogenesis ikan mas
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan penggunaan sperma ikan tawes pada ginogenesis ikan mas. Pada penelitian ini dilakukan empat percobaan, dan masing-masing percobaan menggunakan telur yang diperoleh dari seekor induk ikan mas ras majalaya berwarna keabu-abuan, serta sperma diperoleh dari seekor induk ikan tawes berwarna keperak-perakkan. Sperma diradiasi dengan 2 buah lampu UV 15 watt selama 1,5 menit (percobaan I), 3 menit (percobaan II) dan 2 menit (percobaan III dan IV), dengan jarak radiasi 15 cm. Kejutan panas dilakukan dengan menggunakan air panas yang suhunya dijaga tetap 40 °C. Perlakuan yang dibuat berupa kontrol normal dan hibrid yaitu pembuahan telur oleh sperma yang tidak diradiasi dan tidak dilanjutkan dengan kejutan panas, kontrol UV yaitu pembuahan telur oleh sperma yang diradiasi dan tidak dilan- jutkan dengan kejutan panas, serta pembuahan telur oleh sperma yang diradiasi dan dilanjutkan dengan kejutan panas 40°C pada waktu awal 2,3,4,5 menit setelah pembuahan. Keberhasilan ginogenesis diukur berdasarkan tingkat perkembangan telur (DR), tingkat kelangsungan hidup embrio (SR), jumlah embrio diploid ginogenetik (DG), jumlah embrio haploid (HS), tingkat kelangsungan hidup larva umur 7 hari (SR-7), dan pengamatan meristik jumlah sisik pada linea lateralis (LL), jumlah jari-jari sirip punggung (D), dan jumlah jari-jari sirip anal (A). Hasil penelitian pada percobaan I menunjukkan DR ter- tinggi pada hibrid yaitu 76,44% dengan SR 20,00 %, dan DR terendah pada kontrol UV yaitu 62,54 % dengan SR 11,46 %. Pada kontrol UV ini diperoleh 100 % embrio haploid. Dengan perlakuan kejutan panas diperoleh DR berkisar antara 70,26- 75,29% dan SR berkisar antara 8,42 20,51%. Untuk jum- lah embrio diploid ginogenetik (DG) tertinggi diperoleh pa- da waktu awal kejutan panas 3 menit setelah pembuahan yaitu sebesar 89,81 %....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: