Judul: Kinerja Produksi Pendederan Glass Eel Ikan Sidat Anguilla Marmorata Pada Sistem Resirkulasi Dengan Pergantian Air 30% Dan 45% Per Hari
Abstrak: Ikan sidat (Anguilla marmorata) merupakan salah satu komoditas perikanan yang memiliki potensi untuk dikembangkan di Indonesia karena bernilai ekonomis tinggi. Keterbatasan benih dari alam menyebabkan penggunaannya harus dilakukan secara efisien. Untuk itu diperlukan sistem dan teknologi budidaya yang baik. Tujuan penelitian ini ialah untuk menentukan pergantian air yang terbaik untuk pendederan glass eel ikan sidat A. marmorata dengan sistem resirkulasi. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan perlakuan pergantian air 30 % dan 45% per hari yang diberi ulangan 3 kali. Ikan sidat yang digunakan adalah stadia glass eel berukuran 0,15 ± 0,02 g/ekor. Hasil penelitian menunjukkan, bahwa pergantian air tidak berpengaruh nyata terhadap kinerja produksi (derajat kelangsungan hidup, bobot rata-rata akhir, biomassa rata-rata akhir, laju pertumbuhan mutlak, laju pertumbuhan spesifik, rasio konversi pakan, dan koefisien keragaman bobot). Berdasarkan analisis usaha, keuntungan tertinggi yaitu sebesar Rp. 9.886.676 dicapai pada pergantian air 30% per hari. Pergantian air terbaik untuk pendederan glass eel ikan sidat A. marmorata pada sistem resirkulasi adalah sebesar 30% per hari.
Keyword: glass eel, kinerja produksi, pergantian air, resirkulasi

Judul: Kinerja Produksi dan Model Pertumbuhan Glass Eel Ikan Sidat Anguilla bicolor bicolor pada Media Bersalinitas 8 g.L-1 dengan Penambahan Kalsium Karbonat (CaCO3) yang Berbeda.
Abstrak: Ikan sidat merupakan komoditas perikanan yang memiliki nilai ekonomis tinggi. Permasalahan utama dalam budidaya glass eel ikan sidat yaitu tingkat mortalitas yang tinggi dan belum ada standar dari model pertumbuhan glass eel ikan sidat. Model pertumbuhan ini dapat digunakan sebagai dasar prediksi bagi pertumbuhan glass eel ikan sidat terhadap lamanya waktu pemeliharaan. Tujuan penelitian ini untuk menentukan konsentrasi kalsium karbonat yang optimum pada kinerja produksi dan model pertumbuhan glass eel ikan sidat. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan perlakuan kalsium karbonat 20, 40, 60, dan 80 mg.L-1 yang masing-masing diulang sebanyak tiga kali. Glass eel yang digunakan berukuran awal 0,16±0,01 g.ekor-1 dan dipelihara selama 30 hari menggunakan sistem resirkulasi. Selama pemeliharaan, ikan diberi pakan alami yaitu artemia dan bloodworm sebanyak tiga kali sehari secara at satiation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan kalsium karbonat yang optimum pada konsentrasi 60 mg.L-1. Perlakuan tersebut menghasilkan derajat kelangsungan hidup glass eel sebesar 100 %, biomassa akhir rata-rata 1417,5 g, laju pertumbuhan mutlak 0,037 g.hari-1, laju pertumbuhan spesifik 7,11 %.hari-1, dan rasio konversi pakan 1,06. Model regresi pertumbuhan (y = bobot dan x = hari) dari perlakuan 60 mg.L-1 yaitu y = 0,0367x + 0,1075 (R2 = 0,9701).
Keyword: Glass eel, kalsium karbonat (CaCO3), model pertumbuhan, resirkulasi

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: