Judul: Pengaruh Lama Waktu Penyinaran Ultraviolet Terhadap Kualitas Genom Dan Motilitas Sperma Ikan Komet (Carassius auratus auratus)
Abstrak: Teknik ginogenesis merupakan solusi yang dapat dilakukan untuk menghasilkan keturunan bergalur murni lebih cepat hanya 2−3 generasi. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi lama penyinaran UV optimal untuk inaktivasi sperma dalam teknik ginogenesis dengan menggunakan ikan komet (Carassius auratus auratus) sebagai hewan ujinya. Pengujian dilakukan dengan membandingkan DNA genom dan motilitas sperma pada sebelum dan sesudah penyinaran UV, dilanjutkan dengan uji progeni (pemijahan buatan dan analisis level ploidi). Penyinaran dilakukan dengan menggunakan lampu UVC 15 W Phillips, jarak penyinaran 20 cm, dan lama penyinaran yang dibagi ke dalam dua tahap yaitu tahap 1 (0, 30, 60, 90, dan 120 detik) dan tahap 2 (0, 96, 104, 112, dan 120 detik). Parameter yang diamati pada penelitian ini kualitas DNA genom, motilitas sperma, derajat pembuahan (FR%), derajat penetasan (HR%), sintasan larva (SR%), dan level ploidi. Penyinaran UV selama 104 detik merupakan paparan waktu terlama dengan hasil uji yang masih baik, yaitu materi genom yang telah rusak namun motilitasnya masih baik dengan skor motilitas 3 dan durasi motilitas 99±4,06 detik. Nilai FR, HR, dan SR pada perlakuan UH dengan nilai berturut-turut 61,23±0,98%, 2,08±0,14%, dan 59,45±5,21%. Keturunan ginogenesis dengan perlakuan penyinaran sperma 104 detik menghasilkan 100% individu diploid ginogenetik.
Keyword: ginogenesis, ikan komet, penyinaran, sinar uv, sperma

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: 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: