Judul: Kinerja produksi ikan rasbora galaxy Danio margaritatus yang dipelihara pada padat tebar 2-5 ekor L-1 dan salinitas media 2 g L-1.
Abstrak: Upaya meningkatkan pertumbuhan ikan rasbora galaxy telah dilakukan oleh beberapa peneliti melalui pengaturan salinitas media. Penelitian lebih lanjut mengenai peningkatan padat tebar ikan perlu dilakukan agar dapat meningkatkan produktivitasnya. Tujuan penelitian adalah mendapatkan padat tebar optimal ikan rasbora galaxy yang menghasilkan kinerja produksi terbaik. Penelitian menggunakan metode rancangan acak lengkap yang terdiri atas 4 perlakuan, yaitu padat tebar 2 ekor L-1, 3 ekor L-1, 4 ekor L-1, dan 5 ekor L-1dengan ulangan sebanyak 3 kali untuk setiap perlakuan. Ikan rasbora galaxy dengan dengan bobot rata-rata 0,009±0,002 gram dan panjang rata-rata 1,19 ±0,05 cm dipelihara dalam media bersalinitas 2 gram L-1 selama 40 hari. Selama pemeliharaan, ikan diberi pakan dengan moina beku setiap 2 kali sehari secara at satiation dan media pemeliharaan diganti sebanyak 10% dari volume awal setiap 2 hari sekali. Hasil penelitian menunjukan bahwa peningkatan padat tebar diikuti oleh penurunan laju pertumbuhan ikan rasbora galaxy dan perbedaan padat tebar tidak berpengaruh terhadap nilai sintasan. Nilai konversi pakan terendah dicapai pada padat penebaran 5 ekor L-1. Kualitas air selama pemeliharaan berada dalam kisaran optimal. Hasil analisis usaha menunjukan perlakuan dengan padat tebar 5 ekor L-1 menghasilkan nilai keuntungan tertinggi dibanding dengan perlakuan lainnya.
Keyword: rasbora galaxy, padat tebar, salinitas

Judul: Kinerja Produksi Ikan Galaxy Rasbora Danio margaritatus yang Dipelihara pada Salinitas Berbeda
Abstrak: Penelitian bertujuan untuk menentukan salinitas media pemeliharaan yang menghasilkan kinerja produksi terbaik dalam meningkatkan produksi budidaya ikan galaxy rasbora Danio margaritatus melalui parameter pertumbuhan dan kelangsungan hidup. Perlakuan berupa salinitas media pemeliharaan 0, 2, 4, dan 6 ppt dengan tiga kali ulangan. Ikan galaxy rasbora yang digunakan berbobot awal 0,06 ± 0,01 g, panjang awal 1,1 ± 0,04 cm dan dipelihara dalam wadah yang berukuran 30 × 30 × 30 cm3 dengan volume 24 liter. Selama masa pemeliharaan 40 hari ikan diberi pakan berupa cacing sutra (Tubificidae) secara ad libitum dan media pemeliharaan diganti 20% setiap dua hari. Dilakukan analisis regresipolinomial ortogonal untuk melihat hubungan antara perlakuan dengan parameter yang diamati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perbedaan salinitas berpengaruh nyata terhadap kinerja produksi ikan galaxy rasbora (P < 0,05) yakni kelangsungan hidup maksimal 100% dicapai pada 2,69 ppt, pertumbuhan panjang 10,87 mm pada salinitas 3,70 ppt, laju pertumbuhan spesifik 2,40% pada salinitas 3,16 ppt serta efisiensi pakan 22,47% pada salinitas 2,66 ppt. Namun demikian faktor kondisi (Y) dan salinitas (X) memberikan respon linier dengan persamaan Y = -0,0468X + 1,4016. Dengan demikian salinitas yang baik untuk pemeliharaan ikan galaxy rasbora adalah 3 ± 1 ppt.
Keyword: Danio margaritatus, kelangsungan hidup, pertumbuhan, salinitas

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: