Judul: Kinerja Produksi Udang Vaname (Litopenaeus vannamei) dalam Karamba Jaring Apung di Laut pada Pencahayaan yang Berbeda
Abstrak: Udang bersifat nokturnal sehingga tingkat intensitas cahaya perairan dapat mempengaruhi kinerja produksi budidaya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja produksi udang vaname (Litopenaeus vannamei) dalam karamba jaring apung (KJA) di laut pada pencahayaan yang berbeda. Perlakuan kondisi pencahayaan yang diberikan yaitu terang (9900 lux) dan teduh (940 lux) di siang hari dengan 3 ulangan. Udang vaname dengan bobot awal 0,29±0,06 g dan panjang 3,24±0,24 cm dipelihara dalam KJA berukuran 3 m × 3 m × 1,5 m dengan padat tebar 500 ekor/m3 atau 4500 ekor/wadah. Selama 60 hari pemeliharaan, udang diberi pakan komersial berturut-turut berbentuk tepung, remah, dan pelet (40% protein) sesuai dengan umurnya. Pakan diberikan sebanyak enam kali pada pagi, siang dan malam hari. Setiap 14 hari sebanyak 30 ekor disampling untuk menentukan pertumbuhan udang. Kelangsungan hidup udang pada KJA terang lebih tinggi dibandingkan dengan KJA teduh yakni 69,93±4,93% (P<0,05). Kinerja laju pertumbuhan bobot mutlak, laju pertumbuhan spesifik, bobot akhir, rasio konversi pakan, koefisien keragaman bobot dan produksi biomassa udang vaname adalah sama antara udang yang dipelihara pada KJA terang dan KJA teduh. Budidaya udang vaname di laut disarankan menggunakan KJA terang.
Keyword: intensitas cahaya, karamba jaring apung, kinerja produksi, udang vaname

Judul: Kinerja Produksi Udang Vaname (Litopenaeus vannamei) dalam Sistem Keramba Jaring Apung di Laut dengan Berbagai Tingkat Pemberian Pakan.
Abstrak: Udang vaname yang dipelihara dalam keramba jaring apung (KJA) di laut tumbuh lambat dibandingkan dengan yang di tambak. Arus dan gelombang laut yang relatif lebih besar menyebabkan tingginya kebutuhan energi udang. Udang yang dibudidayakan di laut mungkin perlu diberi makan lebih banyak. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat pemberian pakan yang memberikan kinerja produksi udang vaname terbaik. Penelitian ini dilakukan di Perairan Pulau Semak Daun, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Udang (bobot 0,5 ± 0,09 g dan panjang 2 ± 0,20 cm) ditebar dengan kepadatan 450 ekor/m2 dalam KJA (1x1x2 m) dan diberi pakan buatan komersial (40% protein) berbentuk remah sebanyak 5 kali sehari dengan tingkat pemberian 10, 15 dan 20% dari bobot biomassa per hari, sebagai perlakuan penelitian. Perlakuan tingkat pemberian pakan tersebut diulang 3 kali. Udang dipelihara selama 45 hari. Hasil penelitian ini menunjukkan pemberian pakan 20% dari bobot biomassa memberikan kinerja produksi terbaik pada budidaya udang vaname dalam KJA di laut dengan tingkat kelangsungan hidup 91,7%, laju pertumbuhan panjang harian1,6 mm/hari, laju pertumbuhan bobot harian 75,85 mg/hari, laju pertumbuhan spesifik 2,77 %/hari dan biomassa akhir 1.627 g.
Keyword: Litopenaeus vannamei, kinerja produksi, tingkat pemberian pakan

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: