Judul: Studi beberapa aspek biologi reproduksi ikan betutu (Oxyeleotris marmorata Bleeker) di Sungai Cisadane Kabupaten Tangerang dan di Waduk Saguling Kabupaten Bandung Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan September sampai bulan Desember 1989. Dua bulan pertama untuk pengambilan contoh ikan di Sungai Cisadane dan di Waduk Saguling. Dua bulan terakhir untuk pemeriksaan gonad di laboratorium. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari aspek biologi reproduksi ikan betutu di Sungai Cisadane Kabupa- ten Tangerang dan di Waduk Saguling Kabupaten Bandung, serta melihat tingkat keberhasilan adaptasi reproduksi ikan betutu di dua perairan tersebut. Jumlah ikan betutu yang tertangkap di Sungai Cisadane adalah 431 ekor, 7,5 °/o diantaranya sudah mempunyai TKG III dan IV. Jumlah ikan betutu yang tertangkap di Waduk Saguling adalah 714 ekor, 53,23°/o diantaranya sudah mempunyai TKG III dan IV. Ikan betutu di Sungai Cisadane umumnya sudah matang gonad (TKG IV) pada ukuran 178 - 258 mm, sedangkan di Waduk Saguling umumnya sudah matang gonad (TKG IV) pada ukuran 159 300 mm. Fekunditas ikan betutu yang Cisadane pada kisaran panjang 141 berat 125 232 - adalah 11 000 gram tertangkap di Sungai - 270 mm - dan kisaran 145 000 butir. Fekunditas ikan betutu yang tertangkap di Waduk Saguling pada kisaran panjang 115. 305 mm dan kisaran berat 203 - 412 gram adalah 14 000 - 180 000 butir. Berdasarkan sebaran ukuran diameter telur ikan betutu baik di Sungai Cisadane maupun di Waduk Saguling, terlihat bahwa sifat pemijahan ikan betutu adalah parsial (sebagian). Tempat yang cocok untuk memijah ikan betutu adalah daerah yang berarus tenang, bersubstrat lumpur, terdapat tumbuhan air atau ranting pohon untuk menempelkan telurnya…dst
Keyword: 

Judul: Beberapa Aspek Biologi Reproduksi Ikan Tetet (Johnlus belangerii C.V) di Perairan Pantai Mayangan, Pamanukan, Jawa Barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui aspek biologi reproduksi ikan tetet yaitu nisbah kelamin, tingkat kematangan gonad, indeks kematangan gonad, fekunditas dan pola pemijahan. Lebih lanjut penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi yang penting dalam pengelolaan perikanan bersangkutan. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November 2002 sampai April 2003 di perairan Pantai Mayangan, Pamanukan, Jawa Barat. Pengambilan sampel dilakukan satu bulan sekali. Analisis sampel dilakukan di Laboratorium Ekobiologi Perairan, FPIK, IPB. Ikan tetet diukur panjang dan berat totalnya kemudian dilakukan perhitungan faktor kondisi berdasarkan panjang dan berat total tersebut. Gonad ikan ditimbang dengan menggunakan timbangan digital kemudian dilakukan perhitungan indeks kematangan gonad (IKG) dan diamati secara morfologi untuk mengetahui tingkat kematangan gonadnya berdasarkan modifikasi Cassie (Effendie, 1997). Fekunditas ikan ditentukan dengan menggunakan metode gabungan gravimetrik dan volumetrik. Diameter telur ikan diamati untuk menentukan pola pemijahannya. Ikan tetet yang diamati sebanyak 1548 ekor yang terdiri dari 778 ekor ikanjantan dan 770 ekor ikan betina dengan ukuran panjang total bervariasi antara 71 - 235 mm dan berat 2,89 - 161 gram. Jumlah ikanjantan paling banyak pada ukuran panjang 116 - 130 mm (34,8 %) dan ikan betina pada pada ukuranpanjang 131-145 mm (28,96%). Nilai faktor kondisi yang dihubungkan dengan waktu pengambilan sampel menunjukkan bahwa nilai faktor kondisi ikan betina berkisar antara 1,0169 - 1,1414 sedangkan pada ikanjantan berkisar antara 0,9564 - 1,0762 dan keduanya memiliki puncak pada bulan Januari. Faktor kondisi yang dihubungkan dengan panjang total menunjukkan tidak adanya hubungan yang erat baik pada ikan jantan maupun betina (~jantan = 0,4762 dan R2 betina = 0,0624). Faktor kondisi yang dihubungkan dengan TKG menunjukkan tidak adanya hubungan yang erat baik pada ikanjantan maupun betina (R2 jantan = 0,5972 dan R2 betina = 0,0006).
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: