Judul: Biologi Reproduksi Ikan Menga (Sicyopterus lagocephalus, Pallas 1770) di Sungai Cibareno, Sukabumi, Jawa Barat
Abstrak: Ikan menga (Sicyopterus lagocephalus) merupakan spesies amphidromus yang keberadaanya dapat ditemukan di Sungai Cibareno. Rencana pembangunan Bendung Caringin di Sungai Cibareno diduga dapat mempengaruhi pola reproduksi dan kelangsungan hidup ikan menga. Penelitian ini bertujuan menganalisis aspek biologi reproduksi ikan menga (Sicyopterus lagocephalus, Pallas 1770). Penelitian dilakukan selama empat bulan (Mei, Juni, Juli, dan September 2022) di Sungai Cibareno, Sukabumi, Jawa Barat. Total ikan contoh yang tertangkap selama penelitian berjumlah 163 ekor, terdiri atas 106 ekor ikan jantan dan 57 ekor ikan betina. Kisaran panjang total ikan menga yang tertangkap 32-150 mm. Nisbah kelamin sebesar 1:0,54 (tidak seimbang). Faktor kondisi ikan menga berkisar 0,98- 1,09. Ukuran pertama kali matang gonad ikan menga jantan dan betina berada pada ukuran 87,5 mm dan 78,5 mm. Ikan menga pertama kali tertangkap pada ukuran 99,95 mm. Puncak pemijahan ikan menga terjadi pada bulan Mei dan di bagian hilir sungai. Potensi reproduksi ikan menga berkisar 24.320-73.810 butir telur dengan pola pemijahan total spawner.
Keyword: Cibareno River, gonad, red-tailed goby, reproductive biology

Judul: Food and Feeding Habits of Menga Fish (Sicyopterus lagocephalus Pallas, 1770) in Cibareno River, Sukabumi, Jawa Barat
Abstrak: Sungai Cibareno merupakan salah satu sungai yang bermuara di teluk Palabuhanratu, Jawa Barat. Di Sungai Cibareno direncanakan akan dibangun bendungan yang bernama Bendung Caringin. Adanya bendungan ini diperkirakan dapat memberikan dampak pada ekosistem seperti perubahan kualitas air dan kondisi habitat Sungai Cibareno. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji ekologi trofik ikan menga di Sungai Cibareno dan hasil penelitiannya diharapkan dapat dijadikan dasar dalam mengelola ikan menga khususnya di Sungai Cibareno. Pengambilan sampel dilakukan pada bulan Mei hingga September 2022 di bagian hulu dan hilir Sungai Cibareno. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ikan menga merupakan ikan herbivora dengan makanan nabati sebesar 95,4265% dan makanan hewani sebesar 5,0969%. Semakin besar ukuran ikan menga, komposisi nabati semakin meningkat. Ikan menga di bagian hilir ditemukan cenderung lebih memiliki variasi dan jumlah makanan yang lebih tinggi dibandingkan dengan ikan menga di bagian hulu. Berdasarkan luas relung dan tumpang tindih makanan, ikan menga tergolong kedalam ikan generalis yang memiliki peluang persaingan antar ukuran yang tinggi dalam mencari makanan ketika terjadi kelangkaan pakan. Hasil analisis isi saluran pencernaan menunjukkan bahwa ikan menga tergolong ikan herbivora dan aktif mencari makan di dasar perairan pada malam hari., Cibareno River is one of the river that flow into Palabuhanratu Bay, West Java. There are plans to construct an irrigation weir on Cibareno River named Bendung Caringin. The construction of this weir could impact the ecosystem, potentially water quality and habitat condition in Cibareno River. This research aims to study the trophic ecology of red-tailed goby in Cibareno River with the result serving as a management standard for this species particularly at this river. Sample collection was carried out from May to September 2022 at both upstream and downstream of the river. The result indicates that the red-tailed goby is herbivorous with starch content of 95,4265% and animal content of 5,0969%. The starch content increases the size of the fish. The downstream red-tailed goby tend to have a greater variety and quantity of food compared to their upstream counterpart. Based on niche breadth and niche overlap, this species are categorized as a generalist, with a high potential for competition for food resource during periods of scarcity. The result of red-tailed goby digestive tract content suggest it primarily herbivorous and actively foraging foods in the water bottom at night.
Keyword: Food, Feeding Habits, Cibareno River, Sicyopterus lagocephalus

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: