Judul: Pengaruh lama pencahayaan terhadap pertumbuhan kultur murni chlorella sp.
Abstrak: Chlorella adalah salah satu jenis mikroalga yang sering digunakan sebagai pakan alami pada ikan, udang, dan kerang. Alga tersebut dapat diberikan langsung pada ikan maupun tidak langsung dengan cara memanfaatkan kedudukannya sebagai produsen dalam rantai makanan untuk memproduksi rotifer. Cahaya merupakan faktor yang sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan mikroalga. Peranan cahaya yang paling penting adalah dalam proses fotosintesis. Guna memperoleh efektivitas penggunaan cahaya pada pertumbuhan populasi Chlorella maka penelitian ini dilakukan. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Lingkungan, Jurusan Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor, pada tanggal 27 Juli hingga 10 Agustus 1997. Dalam penelitian ini digunakan Chlorella sp. yang dikultur dalam lima tingkat lama pencahayaan (terang/gelap) yang berbeda yaitu: 12/12, 15/9, 18/6, 21/3, dan 24/0. Parameter-parameter yang diamati meliputi jumlah populasi sel Chlorella, kandungan klorofil-a serta pH dan suhu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah (kwantitas) populasi sel Chlorella tertinggi diperoleh pada lama pencahayaan 12/12 (kontrol). Sedangkan kandungan klorofil-a (kwalitas) cenderung tinggi pada lama pencahayaan yang rendah, sebaliknya pada lama pencahayaan yang tinggi kandungan klorofil-a cenderung rendah. Kandungan klorofil-a tertinggi diperoleh pada lama pencahayaan 15 jam terang dan 9 jam gelap.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Sinar Merah Dengan Panjang Gelombang Yang Berbeda Terhadap Pertumbuhan Kultur Murni ChIarella
Abstrak: Chlorella merupakan salah satu mikroalga yang hingga saat Inl terus diupayakan pengembangannya melalui kegiatan budidaya. Chlorella memiliki banyak manfaat bagi manusia sebagai sumber protein, industri, farmasi dan kedokteran serta sumber pakan bagi larva ikan. Sinar merah diduga dapat diserap kuat oleh Chlorella untuk melakukan fotosintesa. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh sinar merah dengan panjang gelombang yang berbeda terhadap pertumbuhan dan kualitas kultur murni Chlorella pada skala laboratorium. Penelitian berlangsung dari bulan Juni hingga Juli 2000, bertempat di Laboratorium Lingkungan dan Laboratorium Kesehatan Ikan Jurusan Budidaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Penelitian dilakukan dengan melakukan kultur murni selama 24 hari. Wadah yang digunakan berupa botol plastik transparan yang telah dimodifikasi menjadi botol kulturberkapasitas 1500 ml sebanyak 12buah, Setiap wadah- dilengkapi dengan aerasi dan ditempatkan dalam kerangka ruang buatan yang telah ditutup dengan plastik hitam. Media kultur yang dipakai adalah pupuk komersil yang terdiri atas urea, TSP, KCl dengan rasio 800: 40 : 15 ppm (Priyadi et 01., 1991). Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap dengan empat perlakuan dan tiga ulangan. Perlakuan pada penelitian ini adalah dengan pemberian penyinaran panjang gelombang 640 nm, 650 nm, 660 nm dan kontrol (cahaya putih). Sumber sinar yang dipakai berasal dari lampu TL 40 watt yang direkayasa agar masing-masing perlakuan mendapatkan penyinaran panjang gelombang yang telah ditentukan. Parameter-parameter yang diamati adalah jumlah sel Chiarella, analisa klorofil, serta parameter suhu dan pH. Hasil pengamatan terhadap jumlah populasi Chiarella memberikan informasi bahwa kepadatan populasi tertinggi dicapai oleh perlakuan panjang gelombang 640 nm (113.33 x 104 ind/mI) pada hari ke-Il. Selanjutnya secara berturut-turut diikuti oleh perlakuan panjang gelombang 650 nm (95.83 x 104 ind/ml) pada hari ke-IO, 660 nm (47.5 x 104 ind/mI) pada hari ke-8 dan kontrol (25.0 x 104 ind/mI) pada hari ke-6.
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: