Judul: Performa dan Jumlah Sel Somatis pada Kambing Perah Laktasi yang diberi Formula Ransum Mengandung Ampas Mengkudu (Morinda citrifolia L.) dan Indigofera.
Abstrak: Buah mengkudu merupakan herbal alami yang dapat dimanfaatkan sebagai pengganti hijauan sekaligus mampu membantu dalam meningkatkan status kesehatan ternak. Ampas mengkudu (AM) merupakan limbah hasil pengolahan buah mengkudu menjadi jus mengkudu yang masih mengandung sejumlah nutrien dan senyawa fitokimia. Penambahan ampas mengkudu dalam ransum kambing perah diketahui tidak menganggu berjalannya proses fermentasi secara in vitro. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh formulasi ransum berbeda yang mengandung ampas mengkudu terhadap performa dan kesehatan kambing perah laktasi secara in vivo serta menentukan formulasi terbaik. Penelitian ini menggunakan 16 ekor kambing Peranakan Etawa laktasi dan menerapkan rancangan acak kelompok dengan 4 perlakuan dan 4 kelompok. Ransum yang diuji memiliki level AM yang berbeda yang terdiri atas kontrol (R0), 15% AM (R1), dan kombinasi AM dan Indigofera dengan rasio 1:1, yaitu 7.5% level penambahan untuk (R3) dan 15% level penambahan untuk (R4). Peubah yang diamati terdiri atas konsumsi, produksi susu, jumlah sel somatis, metabolit dan hematologi darah serta efisiensi teknis dan ekonomis dari tiap ransum yang diuji. Hasil menunjukan ransum yang mengandung Indigofera memiliki tingkat konsumsi yang lebih tinggi dibandingkan ransum lain, namun ransum tanpa adanya Indigofera (R1) menghasilkan nilai produksi susu serta penurunan jumlah sel somatis yang cenderung lebih baik. Adanya ampas mengkudu juga tidak memengaruhi metabolit dan hematologi darah. Ransum dengan 15% ampas mengkudu tanpa dikombinasikan dengan Indigofera (R1) memberikan hasil yang cenderung lebih baik hampir pada seluruh peubah dibandingkan ransum lain yang mengandung ampas mengkudu dan Indigofera.
Keyword: ampas mengkudu, kambing perah laktasi, performa, sel somatis, ampas mengkudu, kambing perah laktasi, performa, sel somatis

Judul: Evaluasi Manfaat Suplementasi Ampas Mengkudu dalam Konsentrat Ransum Kambing Perah Laktasi terhadap Fermentabilitas secara In Vitro.
Abstrak: Analisis in vitro suplementasi ampas buah mengkudu dalam ransum kambing perah dilakukan guna mengetahui pengaruh yang diberikan terhadap fermentabilitas yang terdiri atas kecernaan, produksi volatile fatty acid total dan ammonia, sintesis protein mikroba serta degradasi bahan kering dan bahan organik. Terdapat empat level suplementasi, yaitu 0%, 5%, 10% dan 15% dalam susunan formulasi ransum R0 sampai R3, sedangkan R4 dilakukan penambahan 15% ampas mengkudu yang disertai dengan penambahan 15% Indigofera dalam hijauan. Ransum diinkubasi bersama dengan cairan rumen kambing perah yang diperoleh dari rumah potong kambing perah di daerah Sentul, Bogor, Indonesia. Suplementasi ampas mengkudu tidak menunjukan pengaruh signifikan terhadap pH, sintesis protein mikroba dan kecernaan bahan kering dan bahan organik (P>0.05). Produksi volatile fatty acid total dan amonia secara signifikan seiring meningkat seiring penambahan level suplementasi (P<0.05). Degradasi bahan kering dan bahan organik dianalisis pada waktu inkubasi 0, 2, 4, 8, 12, 24 dan 48 jam dengan hasil yang menunjukan bahwa waktu optimal fermentasi terjadi saat 4 jam waktu inkubasi dan mengalami penurunan pada 8 jam waktu inkubasi tetapi secara bertahap mengalami peningkatan kembali setelahnya untuk semua perlakuan. Level optimum ditunjukan pada 15% level suplementasi ampas mengkudu. Penggunaan ransum dengan penambahan 15% ampas mengkudu yang diiringi 15% Indigofera dalam R4 menunjukan nilai fermentabilitas yang terbaik.
Keyword: Kambing perah, ampas mengkudu, in vitro, fermentabilitas

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: