Judul: Kualitas Air Sungai Cisadane Bagian Hulu dan Tengah yang Melintasi Wilayah Kabupaten Bogor Jawa Barat, Selama Periode 1996-2000
Abstrak: Sungai Cisadane mengalir melintasi wilayah Kabupaten dan Kotamadya Bogar (Jawa Bara\), sebagian wilayah DKI Jakarta serta Kabupaten Tangerang, Propinsi Banten. Sungai ini oleh masyarakat sekitar dimanfaatkan sebagai bahan baku air minum, irigasi, peri kanan, transportasi, media pembuangan limbah rumah tangga, serta digunakan untuk kegiatan mandi .. cud dan kakus (MCK). Peningkatan kepadatanjumlah rumah penduduk di sepanjang daerp~ ali ran Sungai Cisadane diduga dapat menurunkan kualitas lingkungan sungai tersebut. Sehingga Sungai Cisadane merupakan salah satu sungai yang ikut dipantau melalui kegiatan Program Kali Bersih (PROKASIH). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi data-data kualitas air dalam rangka menetapkan tingkat pencemaran Sungai Cisadane khususnya yang melintasi Kabupaten Bogar, Jawa Barat ·berdasarkan data pengamatan tahun 1996-2000. Diharapkan hasil penelitian ini dapat bermanfaat sebagai bahan penimbangan dan masukan dalam menentukan kebijakan pengelolaan sumberdaya Sungai Cisadane yang melintasi Kabupaten Bogar, Jawa Barat. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan dan mengkaji data sekunder kualitas air dan fitoplankton di perairan Sungai Cisadane Kabupaten Bogar yang diperoleh dari hasil pemantauan PROKASIH. Pemda 50gor. Jawa Baral Data kualitas air di induk sungai Cisadane dianalisis dari tahun 1996-2000. dan untuk anak sungai yaitu Sungai Cikaniki dianalisis dari tahun 1999-2000. Data fltoplankton karena keterbatasan data maka hanya dianalisis pada bulan Juli tahun 2000 baik di induk 'sungei maupun·di anak sungai. Parameter kualitas air yang nantinya dianalisis sebanyak 15 parameter. Ke-15 parameter tersebut adalah suhu, kekeruhan, TSS, DHL, pH. DO, BOD, COD, ammonia. timba!. kadmium. tembaga, deterjen. minyak dan lemak serta fecal coliform.
Keyword: 

Judul: Kualitas air hulu dan tengah sungai Ciliwung Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Sungai Ciliwung mengalir melintasi Kabupaten Bogor, Kota Bogor, Depok dan DKI Jakarta. Sungai ini melintasi kawasan pertanian, perkebunan, pemukiman padat penduduk, pariwisata, perikanan, perhubungan hingga berbagai macam industri. Hal tersebut sangat berpengaruh terhadap kondisi perairan Sungai Ciliwung, dimana berbagai aktivitas manusia tersebut menimbulkan persoalan penurunan kualitas air. Oleh karena itu Sungai Ciliwung merupakan salah satu sungai yang dipantau melalui Program Kali Bersih (PROKASIH) sejak tahun 1989 hingga sekarang. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas air Sungai Ciliwung khususnya yang melintasi Kabupaten Bogor selama periode tahun 1999-2002. Penelitian ini dilakukan dengan dua cara yaitu, pertama mengkaji data sekunder kualitas air Sungai Ciliwung yang berada di wilayah Kabupaten Bogor yang diperoleh dari hasil pemantauan Program Kali Bersih (PROKASIH) Pemerintah Daerah Kabupaten Bogor, Jawa Barat, serta penggunaan lahan DAS Ciliwung daerah Kota Bogor dan Kabupaten Bogor yang diperoleh dari Badan Pertanahan Nasional Kabupaten Bogor dan Badan Pengendalian Lingkungan Hidup Daerah Jawa Barat. Sedangkan cara kedua yaitu dengan pengamatan langsung terhadap tata guna lahan di jalur sisi kiri dan kanan Sungai Ciliwung. Data kualitas air Sungai Ciliwung dianalisa dari tahun 1999-2002, dan untuk data penggunaan lahan diperoleh dari tahun 1999 hingga tahun 2001. Sedangkan pengamatan terhadap penggunaan lahan jalur sisi kiri dan kanan Sungai Ciliwung dilakukan pada bulan Juni 2003. Pengamatan kualitas air tahun 1999 (Maret), 2000 (Juli, Sepetember), dan 2001 (April, Agustus, dan, Nopember) dilakuan pada tiga stasiun. Sedangkan pada tahun 2002 (Juni, sepetember) dilakukan pada 17 stasiun. Parameter kualitas air yang dianalisis dalam studi ini terdiri dari 27 parameter yang terdiri dari suhu air, TDS, TSS, kekeruhan, DHL, PH, DO, BOD, COD, ammonia bebas, nitrat, nitrit, minyak dan lemak, surfaktan, fenol, klor bebas, fenol, sianida, raksa, besi, tembaga, mangan, kadmium, timbal, krom heksavalen, fecal coli, dan total koliform. Sedangkan pengamatan terhadap penggunaan lahan dilakukan dengan kriteria pemukiman, perkebunan, pertanian, vegetasi/hutan, dan lain-lain yang diperlukan dengan melihat pada sisi kiri dan kanan sungai sejauh ± 50 meter dan penentuan titik dengan menggunakan GPS (Global Positioning System). Analisa data yang digunakan adalah dengan menghitung frekuensi/prosentase keterpadatan penggunaan lahan jalur sisi kiri dan kanan Sungai Ciliwung. Sedangkan untuk mengevaluasi kualitas air dilakukan dengan dua pendekatan yaitu analisa kualitas air untuk melihat tingkat pencemaran berdasarkan baku mutu air sungai golongan B (air minum) dan golongan C (perikanan) serta kaitannya dengan tata guna lahan. Sedangkan pendekatan kedua dengan melihat tingkat pencemaran dengan metode STORET (Canter, 1977). PB Univ Keadaan vegetasi wilayah DAS Ciliwung tidak terpisahkan dengan pola permanfaatan lahan untuk pertanian. Hal ini disebabkan oleh tingkat pemanfaatan lahan di DAS Ciliwung yang intensif untuk pertanian. Pada tahun 1999 pola penggunaan lahan di...
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: