Judul: Hubungan suhu dan salinitas permukaan laut terhadap hasil tangkapan jaring Glob, di Perairan Taliabu, Maluku Utara
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah (1) Memperoleh informasi yang lebih mendalam tentang perikanan pukat cincin disekitar perairan Maluku Utara selama periode 1986-1991. (2) Mengetahui hubungan suhu dan salinitas permukaan dengan hasil tangkapan jaring giob, di sekitar Perairan Taliabu, Maluku Utara. Penelitian ini berlangsung selama dua bulan yaitu bulan April - Juni 1993. Perairan laut yang dipilih sebagai studi kasus penelitian adalah perairan Utara Pulau Taliabu, Maluku Utara. Data yang dikumpulkan adalah data sekunder dan data primer. Data sekunder diperoleh dari Dinas Perikanan Maluku selama periode 1986-1991. Data primer diperoleh dari hasil observasi lapang yaitu dengan mengikuti operasi penangkapan jaring giob. Data dianalisa dengan regresi linier berganda, dimana sebagai variabel tak bebas adalah hasil tangkapan (Y) dan sebagai variabel bebas masing-masing suhu (X1) dan salinitas (X2). Produksi perikanan Maluku Utara selama periode 1986-1991 mengalami peningkatan rata-rata 8,06 persen setiap tahunnya, dengan presentasi kenaikan terbesar yaitu pada tahun 1990 dan 1991 yaitu sebesar 3,57%. Peningkatan produksi perikanan laut tersebut diduga karena bertambahnya usaha penangkapan yaitu rata-rata 68,83% setiap tahunnya. Produksi pukat cincin selama periode 1986-1991 memberikan andil terhadap total hasil tangkapan dengan rata-rata 10,10% setiap tahunnya. Catch per Unit Effort (CPUE) pukat cincin Kabupaten Maluku Utara selama periode 1986- 1991 adalah CPUE = c/f = 74,95-0,39E atau c 74,95E- 0,39E2.
Keyword: 

Judul: Suatu Studi Tentang Hubungan Antara Kondisi Oseanografis Dengan Hasil Penagkapan Jenis-Jenis Tuna dan Cakalang di Perairan Indonesia
Abstrak: Penentuan fishing ground tuna dan cakalang selama ini, masih dilakukan dengan jalan menerka-nerka dan melihat data penangkapan pada bulan yang sama, yang kurang efisien bagi usaha penangkapan. Tuna dan cakalang mempunyai penyebaran secara vertikal den horizontal. Kelimpahan tuna dan cakalang di suatu perairan ditentukan oleh kondisi oseanografis perikanan tersebut.. Pengetahuan oseanografi dapat memberi suatu petunjuk mengenai keadaan perairan yang baik bagi suatu usaha perikanan tuna den cakalang. Perhitungan suatu kelimpahan tuna dan cakalang di perairan tertentu biasanya dilakukan dengan menghitung hasil tangkapan tiap unit usaha dengan untuk longline biasanya dengen hook rate. Dalam penelitian ini dipergunakan dua kelompok data, ialah data primer dan data sekunder. Pengambilan data primer di Lautan Indonesia, Laut Bali dan Laut Flores. Hasil pengamatan menunjukan bałwa nilai hok rate berkisar antara 0.53% sempai dengan 2.52%, dengan komposisi jenis tangkapan yang terbanyak yellowfin, kemudian bigeye, skipjack serta species yang lain. Suhu permukaan berkisar antara 29.1°/00 sampai dengen 32.3°/co. Ternyata suhu permulaan cenderung, mempengaruhi hasil tangkapan jenis-jenis tuna dan cakalang. Salinitas permukan cenderung pula mempengaruhi hasil penangkapan jenis-jenis tuna dan cakalang.
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: