Judul: Komposisi jenis ikan tuna hasil tangkapan pukat cincin dengan alat bantu payaos di perairan selatan Jawa
Abstrak: Ikan tuna merupakan salah satu komoditi sumberdaya hayati laut yang mempunyai arti ekonomis cukup tinggi sebagai komoditi ekspor maupun untuk konsumsi dalam negeri. Penyebaran ikan tuna mencakup wilayah perairan yang sangat luas di Indonesia, meliputi Samudera Indonesia Selatan Jawa, Barat Sumatera, Laut Timor, Laut Sulawesi, Laut Flores, Laut Banda dan Arafuru. Selama kurun waktu 1987 1992 produksi tuna terus mengalami kenaikan dengan pertumbuhan rata-rata 11,775 persen per tahun. Berdasarkan komposisinya, tuna besar (seperti madidihang dan albakora) mencakup volume 35,20 persen, sedangkan cakalang meliputi 64,08 persen. Usaha penangkapan tuna secara tradisional telah sejak lama dilakukan oleh nelayan Indonesia, namun usaha penangkapan secara komersial baru dirintis sejak tahun 1960. Alat tangkap yang umum digunakan dalam operasi penangkapan tuna adalah pancing tonda, huhate, rawai tuna, pukat cincin (purse seine), payang dan jaring insang hanyut (arift gill net). Usaha penangkapan dengan pukat cincin telah dikembangkan dengan menggunakan alat bantu pengumpul gerombolan ikan berupa payaos (rumpon). Pe- manfaatan payaos ini telah banyak membantu dalam meningkatkan hasil tangkapan dan Iner.gurangi biaya operasi pencarian gerombolan ikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui komposisi jenis tuna, serta ukuran ikan tuna hasil tangkapan pukat cincin tuna dengan alat bantu payaos di Perairan Selatan Jawa. Penelitian dilakukan dengan mengikuti operasi penangkapan kapal pukat cincin F/V Ibis yang dioperasikan oleh PT. Sinar Mangkudidjaya Jakarta. Lokasi penelitian adalah di Perairan Selatan Jawa pada batas wilayah antara 8°30'00" hingga 10°30'00" LS dan 108°30'00" hingga 113°13'00" BT. Penelitian dilakukan sejak tanggal 30 April hingga 26 Mei 1994. Sejumlah ikan contoh hasil tangkapan diambil dari tiap lokasi penangkapan kemudian dilakukan penghitungan persentase hasil tangkapan, ukuran panjang dan berat tubuh untuk tiap jenis ikan tuna. Hasil tangkapan pukat cincin F/V Ibis dengan alat bantu payaos di Perairan Selatan Jawa didominasi oleh cakalang (Katsuwonus pelamis) dan madidihang (Thunnus alba- cares). Komposisi hasil tangkapan adalah 78,32 persen cakalang, 21,16 persen madidi- hang dan 0,52 persen jenis ikan lainnya. Panjang cagak cakalang yang tertangkap berkisar antara 280 mm 640 mm dengan rata-rata 450 mm. Berat segar cakalang yang tertangkap berkisar antara 500-3600 gram dengan rata-rata 1680 gram. Panjang cagak madidihang yang tertangkap berkisar antara 340 mm 680 mm dengan rata-rata 460 mm. Berat segar madidihang yang tertangkap berkisar antara 700 gram 3900 gram dengan rata-rata 1770 gram.
Keyword: 

Judul: Ikan Tuna yang Tertangkap di Sekitar Rumpon oleh Armada Sekoci yang Berbasis di Pelabuhan Perikanan Pantai Pondokdadap.
Abstrak: Sekoci merupakan sebutan lokal nelayan Pondokdadap bagi kapal penangkapan ikan tuna dan cakalang dengan ukuran kapal 10-20 GT. Pada prakteknya, armada sekoci mengoperasikan empat jenis alat penangkapan ikan, yaitu pancing tonda, pancing ulur, pancing layang-layang, dan pancing tomba. Kapal-kapal ikan ini melakukan penangkapan ikan tuna di sekitar rumpon dan dilaporkan banyak menangkap tuna berukuran kecil (baby tuna). Pengelolaan perikanan tuna memerlukan data atau informasi awal (baseline data) tentang kondisi saat ini, seperti porsi tuna yang tertangkap dalam kategori baby tuna (tuna berukuran kecil). Informasi tersebut sangat penting untuk menentukan cara mengelola dan mengukur keberhasilan pengelolaan. Penelitian ini bertujuan menghitung komposisi jenis dan ukuran tuna hasil tangkapan di sekitar rumpon serta menghitung porsi ikan tuna dalam kategori layak tangkap secara biologi. Data yang digunakan adalah hasil tangkapan ikan kapal sekoci yang beroperasi di sekitar rumpon di perairan selatan Jawa dan didaratkan di Pelabuhan Perikanan Pantai Pondokdadap pada bulan Juli sampai Agustus 2017. Analisis mencakup perhitungan frekuensi panjang dan berat ikan berdasarkan kategori ukuran dan berat ikan, penghitungan porsi ikan yang layak tangkap berdasarkan length at first maturity. Hasil penelitian menunjukan ada 3 jenis tuna tuna yang tertangkap, yaitu tuna sirip kuning (Thunnus albacares), tuna mata besar (Thunnus obesus) dan tuna albakora (Thunnus alalunga), serta cakalang (Katsuwonus pelamis). Cakalang adalah jenis ikan dominan yang tertangkap armada ini. Hasil tangkapan tuna sirip kuning, tuna mata besar, dan cakalang didominasi oleh ikan dengan panjang cagak 41-60 cm dan berat ≤10 kg; kelompok ikan ini sebagian besar belum layak tangkap. Tuna albakora didominasi oleh ikan dengan panjang cagak 101-110 cm dan berat 21-30 kg; kelompok ikan ini hampir seluruhnya telah layak tangkap. Selain tuna albakora, berat tiga spesies ikan yang layak tangkap adalah sekitar 30% dari total berat ikan masing-masing selama penelitian dilakukan.
Keyword: armada sekoci, hasil tangkapan, ikan tuna, PPP Pondokdadap, rumpon

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: