Judul: Waktu kenyang, jumlah pakan yang dikonsumsi dan pengosongan lambung benih ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr.), pada berbagai suhu media
Abstrak: Percobaan ini dilaksanakan di Kolam Percobaan Budi- daya Perairan, Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor dari tanggal 10 Juli sampai 10 Agustus 1990. Perco- baan ini bertujuan untuk mengetahui waktu kenyang, jumlah pakan yang dikonsumsi dan pengosongan lambung benih ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr.), pada berbagai suhu media. Wadah percobaan yang digunakan adalah akuarium kaca berukuran 29 x 35 x 60 cm, sebanyak 3 buah dan stoples ka- ca dengan diameter 15 cm dan tinggi 20 cm, sebanyak 9 buah. Air yang digunakan berasal dari sumur pompa yang telah di- filter dan diaerasi. Ikan yang digunakan adalah benih ikan betutu yang berasal dari pembenihan di kolam tembok, berumur 27 hari dengan bobot rata-rata 7,06 mg (dengan kisaran 4,0 12,4 mg) dan panjang tubuh rata-rata 10,23 mm (dengan ki- saran 7,0 13,0 mm). Pakan yang diberikan adalah Daphnia - sp. hasil kultur, sebanyak 100% dari bobot tubuh. Percobaan dilakukan dengan menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan lima perlakuan dan tiga ulangan untuk melihat jumlah pakan yang dikonsumsi pada berbagai waktu pemberian pakan. Sebagai perlakuan adalah waktu pemberian pakan pada pukul 09.00, 13.00, 17.00, 21.00, 01.00 dan 05.00 WIB. Rancangan acak lengkap (RAL) dengan tiga perla- kuan dan tiga ulangan untuk melihat waktu kenyang, jumlah pakan yang dikonsumsi dan pengosongan lambung. Sebagai perlakuan adalah suhu air 28, 30 dan 32 °C. Peubah yang diukur adalah bobot isi lambung, bobot total badan dan panjang total ikan. Pada setiap pengambilan contoh dila- kukan pula pengukuran suhu air..dst
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih ikan betutu, oxyeleotris marmorata (Blkr.), yang diberi pakan naupalil artemia
Abstrak: Percobaan ini dilaksanakan di Kolam Percobaan Babakan, Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor dari tanggal 19 Oktober sampai dengan 3 Nopember 1990. baan bertujuan untuk mengetahui pertumbuhan dan sungan hidup benih ikan Perco- kelang- betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr.), yang diberi pakan nauplii Artemia dengan tingkat pemberian pakan yang berbeda. Wadah percobaan yang digunakan adalah akuarium berukuran 60 x 28 x 35 cm sebanyak 9 buah. Wadah diisi air 40 liter dan air tidak mengalir serta diaerasi. Ikan yang digunakan adalah ikan betutu berumur seki- 22 hari, berukuran 6,2 sampai 8,2 mm dengan bobot tar rata-rata 3,8 mg dan dipelihara pada kepadatan 10 ekor per liter. Pakan yang diberikan adalah nauplii Artemia, sebanyak 17, 28 dan 39% dari bobot ikan per hari. Pemberian pakan dilakukan sebanyak 3 kali sehari yaitu 30, 40 dan 30% dari bobot ikan, masing-masing pada pukul 10.00, 14.00 dan 18.00 serta penyesuaian pakan dilakukan setiap 3 hari sekali. Percobaan dilakukan dengan menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 3 perlakuan dan 3 ulangan. Sebagai perlakuan adalah tingkat pemberian pakan sebesar 17, 28 dan 39% dari bobot ikan. Peubah yang diukur adalah laju pertumbuhan harian dan kelangsungan hidup. Sebagai data penunjang diukur efi- siensi pemberian pakan dan fisika kimia air. Tingkat pemberian pakan yang meningkat dari 17 hingga 39% menyebabkan peningkatan laju pertumbuhan harian dari 7,24 hingga 10,16% dan tidak memberikan pengaruh terhadap kelangsungan hidup (rata-rata 94,72%), sedangkan efisiensi pemberian pakan menurun dari 47,49 hingga 29,24%...
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: