Judul: Induksi Pematangan Gonad Kuda Laut (Hippocampus kuda) Menggunakan Oodev.
Abstrak: Salah satu alternatif untuk mencegah kepunahan kuda laut di alam yaitu dengan melestarikan dan pengembangan pembenihan budidaya kuda laut melalui penyediaan benih. Tujuan penelitian adalah mengevaluasi pemberian Oodev melalui penyuntikan terhadap pematangan gonad kuda laut. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) yang terdiri atas dua perlakuan dan satu kontrol. Induksi pematangan gonad secara hormonal melalui penyuntikan bagian intramuskular yang meliputi perlakuan Kontrol (KT) (larutan fisiologis NaCl 0.9% 0.5 ml kg-1) dan perlakuan Oodev (ODV) yang mengandung PMSG dan antidopamin (0.5 ml kg-1 induk ikan). Hasil menunjukkan bahwa ODV dapat meningkatkan perkembangan gonad dengan nilai IGS betina dan jantan sebesar 0.74% dan 0.66%. Nilai IGS KT betina dan jantan sebesar 0.59% dan 0.50%. ODV mampu mempercepat pematangan gonad kuda laut betina dan jantan sebesar 0.16% dan 0.15% dalam 8 minggu dibandingkan dengan KT. Histologi gonad ODV menunjukkan fase perkembangan oosit dan sperma yang lebih cepat dibandingkan dengan KT yaitu memasuki fase vitelogenik pada ovari dan fase spermatozoa pada testis. Sementara, pada KT menunjukkan perkembangan oosit dan sperma masing-masing memasuki fase kromatin nukleolus dan spermatogonia tipe A. Analisis proksimat dan asam amino menunjukkan bahwa komposisi proksimat tertinggi terdapat pada kadar air KT (67.95%) sedangkan kadar protein tertinggi pada ODV (19.53%). Hasil analisis asam amino menunjukkan bahwa asam amino non esensial tertinggi adalah jenis asam glutamat KT sebesar 3.79%. Oodev dapat digunakan untuk mempercepat pematangan gonad kuda laut betina dan jantan serta memberikan peluang pengembangan pembenihan kuda laut.
Keyword: H. kuda, Oodev, analisis proksimat, asam amino

Judul: Induksi Pematangan Gonad Ikan Badut (Amphiprion Percula) Menggunakan Hormon Oodev Melalui Pakan
Abstrak: Ikan Badut (Amphiprion Percula) Merupakan Komoditi Ekspor Di Indonesia. Permasalahan Pada Budidaya Ikan Badut Adalah Minimnya Ketersediaan Benih Ikan Karena Kelangsungan Hidup Ikan Rendah. Penelitian Bertujuan Untuk Menginduksi Pematangan Gonad Ikan Badut Secara Hormonal Menggunakan Hormon Oodev. Premix Hormon Oodev Terdiri Dari Pmsg Dan Antidopamin. Hormon Oodev Dicampurkan Ke Dalam Pakan. Pakan Diberikan Dengan Feeding Rate (Fr) 3% Dari Bobot Tubuh Ikan. Perlakuan Yang Diuji Pada Penelitian Ini Adalah Perlakuan Oodev 0; 0,5; Dan 1 Ml/Kg Induk/Minggu. Penelitian Ini Dilakukan Dengan Cara Memberikan Pakan Berhormon Dengan Waktu Pemberian 2 Kali Sehari Selama 5 Minggu. Hasil Menunjukkan Bahwa Pemberian Oodev Mampu Mempercepat Pematangan Gonad Ikan Badut. Dosis Terbaik Mempercepat Pematangan Gonad Didapatkan Pada Dosis 1 Ml/Kg Induk/Minggu. Pada Dosis 1 Ml/Kg Induk/Minggu Ikan Memijah 3 Kali Dalam 5 Minggu Dengan Jumlah Telur Yang Dihasilkan 1062 Butir/Ekor Sedangkan Pemberian Hormon Oodev 0,5 Ml/Kg Induk/Minggu Ikan Memijah 2 Kali Dalam 5 Minggu Dengan Jumlah Telur Yang Dihasilkan 542 Butir/Ekor Dan Tanpa Pemberian Hormon Oodev Ikan Memijah 1 Kali Dalam 5 Minggu Dengan Jumlah Telur Yang Dihasilkan 532 Butir/Ekor. Hormon Oodev Dapat Digunakan Untuk Mempercepat Pematangan Gonad Ikan Badut Sehingga Meningkatkan Produksi Benih Ikan.
Keyword: Amphiprion Percula, Hormon Oodev, Pemijahan

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: