Judul: Pengaruh jumlah makanan terhadap perkembangan ovarium kodok lembu
Abstrak: Tulisan ini merupakan hasil penelitian yang dilakukan di Laboratorium Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan IPB, Darmaga, Bogor, dari tanggal 5 Maret sampai 4 Mei 1986. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui pengaruh jumlah makanan terhadap perkembangan ovarium kodok lembu (Rana catesbeiana Shaw). Kodok lembu yang digunakan berkelamin betina sebanyak 50 ekor, dengan berat awal 419 ± 18, 358 ± 9, 316 ±7, 269 + 19 dan 191 + 23 gram yang masing-masing terdiri dari sepuluh ekor kodok. Jumlah kodok pada masing-masing berat awal dibagi dua masing-masing lima ekor untuk dua macam perlakuan yang diberikan yaitu pemberian makanan sebanyak 5% berat biomassa dan 10 % berat biomassa per hari. Ma- kanan yang diberikan berupa cincangan daging bekicot (Achatina sp.). Perkembangan ovarium dilihat dari tingkat kematangan gonad (TKG), indeks kematangan gonad (IKG), fe- kunditas dan diameter telur. Hasil penelitian menunjukkan pertumbuhan biomassa le- bih baik pada pemberian makanan sebanyak 10 % dibandingkan dengan pemberian makanan sebanyak 5 %. Pada kodok lembu yang besar perbedaan jumlah makanan yang diberikan tidak berpengaruh terhadap TKG, IKG dan fekunditas yang dihasil- kan sedangkan pada kodok lembu yang kecil pemberian makanan sebanyak 10% cenderung menghasilkan TKG, IKG dan fekundi- tas yang lebih tinggi dibandingkan dengan pemberian makanan sebanyak 5%. Perbedaan jumlah makanan tidak berpengaruh terhadap diameter telur yang dihasilkan. Indeks kematangan gonad meningkat dengan bertambahnya kematangan gonad…
Keyword: 

Judul: Pengaruh jumlah makanan terhadap pertumbuhan kodok lembu remaja
Abstrak: Penelitian yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh jumlah makanan terhadap pertumbuhan kodok lembu remaja ini dilakukan di Kolam Percobaan Babakan, Darmaga, Bogor, mulai dari tanggal 20 Oktober sampai 3 Desember 1985. Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan tiga perlakuan dan tiga ulangan. Perlakuan tersebut masing-masing adalah pemberian makanan sebanyak 8,5%, 11% dan 13,5% bobot biomasa dengan frekwensi pemberian dua kali sehari (jam 09.00 dan 16.00 WIB). Bobot individu pada awal penelitian adalah 73 + 1,4 gram dengan padat penebaran 3 ekor/m². Wadah budidaya yang digunakan berukuran 2 x 1 x 0,5 m³. Setiap wadah diberi papan kayu berukuran 0,9 x 0,6 x 0,03 m³ sebagai tempat kering. Diatas papan tersebut diletakkan wadah makanan berukuran 23,2 x 19,0 x 0,7 cm³ (sebanyak dua buah per wadah budidaya) yang dilengkapi dengan pancuran air guna menggerakkan makanan. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan selama 40 hari dapat disimpulkan, bahwa jumlah makanan berupa daging bekicot sebanyak 11% memberikan pertumbuhan kodok lembu remaja yang terbaik…
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: