Judul: Struktur Komunitas Ikan Laut Dalam Secara Vertikal di Perairan Sebelah Selatan Cilacap Samudera Hindia
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur komunitas dan distribusi vertikal ikan laut dalam di perairan sebelah selatan Cilacap, Samudera Hindia serta untuk mengetahui parameter lingkungan yang berpengaruh terhadap struktur komunitas dan distribusi vertikal ikan laut dalam di daerah tersebut. Penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 1 1-14 Dese~nbe2r 003 di Samudera Hindia sebelah selatan Pulau Jawa mulai dari selatan Pananjung sampai selatan Cilacap yang meliputi area pada 8"OO'- 08"16' LS dan 108~37'-1 09"14' BT. Analisis dan identifikasi sampel ikan laut dalam dilakukan mulai tanggal 7 Februari 2004 sampai 20 Mei 2004 di laboratorium Ekobiologi Departemen Menejemen Sumber Daya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Pengambilans sampel menggunakan metode Swept Area dimana area yang disurvey dibagi menjadi 4 track area. Pada tiap area survey dilakukan tiga kali ,trawling dengan menggunakan trawl dasar pada kedalaman dan waktu yang berbeda dengan kecepatan penarikan jaring (~on~ilz2g.5)- 5.9 knot dan waktu tow sekitar 30 menit. Setiap kali dilakukan /zatrl, total tangkapan dari cod end, ter~nasukd ebris dipisahkan berdasarkan spesies. Ikan laut dalaln yang tertangkap kemudian diawetkan dengan formalin 10% untuk identifikasi lebih lanjut. Parameter fisika kimia diukur dengan menggunakan CTD yang diturunkan pada tiap area survey. Parameter lingkungan yang diukur yaitu kedalaman, suhu, transparansi, salinitas, oksigen dan klorofil. Analisa data yang dilakukan meliputi olnposisi dan kelimpahan relatif, biomassa, indeks keanekaragaman (H'), indeks keadilan(E), indeks do~ninans(i D), serta sebaran karakteristik fisika-kimia-biologi dengan menggunakan Analisis Komponen Utamal Prilzcipul Con~poize~zl .-1rzcrly.c.i.v (PCA). Total luas area yang disapu sekitar 0.72 km2 dengan rata-rata area sapuan per satu kali to~,iizga dalah 0.06 km'. Total individu ikan yang tertangkap adalah sekitar 6269 ekor. Ikan yang paling banyak tertangkap terjadi pada kedalalnan 100-200 m sebanyak 43 famili ikan dengan ju~nlahto tal individu 4345 ekor. Jenis ikan yang banyak ditemukan pada kedala~nan ini adalah farnili Cepolidae,Triglidae, Nemipteridae, Synodontidae, Apogonidae, Pomacentridae, Tetraodontidae, Paralepidae, Priachantidae, Peristedidae,Squalidae, Gonosto~natidaed an Carangidae. Pada selang kedala~nan2 00-500 m ditemukan 21 fainili dengan juinlah total individu I356 ekol-. Ikan yang banyak dite~nukanp ada kedalaman ini adalah jenis ikan farnili Cepolidae, Apogonidae, Synodontidae, dan Paralichtidae. Pada kedala~nany ang lebih dala~n yaitu 500-1000 m diteinukar~2 9 falnili ikan laut dala~nd engan total individu sebanyak 568 ekor. Falnili Macrouroidae, Myctiphidae, Alepocephalidae, dan Brotulidae banyak dite~nukan pada kedala~nanin i. Ikan yang ditemukan pada kedalalnan ini lnerupakan ikan khas laut dalam. Berdasarkan biomassa, Fa~niliC epolidae dan Squalidae melimpah pada selang kedala~nan 100-500 113 dengan rata-rata hasil tangkapan per unit area tertinggi pada kedalarnan 100-200 m sebesar 1239,201 kglkm2 dan 566,1005 kg/km2 dengan padat sediaan ($lock densi!v) masingmasing 2478,402 dan 1 132,201 kg/km2. Pada kedalaman 500-1 000 m: kelimpahan tertinggi pada Brotulidae dengan hasil tangkapan per unit area sebesar 130,9021 kg/km2 dan padat sediaan sebesar 261,8043 kg/km2. Dari grafik komposisi berdasarkan biomassa terlihat bahwa biomassa makin menurun seiring dengan bertambahnya kedalaman. Komposisi dan kelimpahan ikan yang besar pada kcdalaman 100-200 m karcna dacrah ini merupakan daerah tempat terjadinya produktivitas primer sehingga pakan tersedia dengan melimpah. Pada kedalaman 500-1000 m kelimpahan berdasarkan jumlah individu &an biomass adalah paling kecil karena daerah ini merupakan daerah laut dalam dengan tekanan ekologi yang besar. Kekayaan jenis ("spesies richness") dan kelimpahannya
Keyword: 

Judul: Studi pendugaan stok Ikan Demersal dengan metode Swept Area pada bulan Januari 1995 di Perairan Selat Makassar, Propinsi Kalimantan Timur
Abstrak: Pemanfaatan sumberdaya perikanan demersal di Indonesia meningkat terus sepanjang tahun. Hal ini disebabkan oleh sumberdaya ikan demersal merupakan salah satu sumber protein yang dibutuhkan oleh masyarakat, karena kebutuhan akan makanan tidak hanya terbatas pada pemenuhan kalori yang dapat dicukupi dengan peningkatan produksi pangan seperti beras dan jagung. Mengingat pentingnya sumberdaya ikan demersal sedangkan pengetahuan kita tentang stok sumberdaya ikan demersal masih sangat kurang, maka perlu dilakukan penelitian secara berkesinambungan. Penelitian bertujuan untuk menduga keadaan stok beberapa jenis ikan demersal yang dominan. Kegunaan penelitian ini adalah memeberikan informasi kepada penentu kebijakan perikanan dalam pengelolaan sumberdaya perikanan yang bersangkutan. Metode yang digunakan adalah metode swept area yaitu stratified random sampling dengan bentuk jalur pelayaran secara zig-zag. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa total hasil tangkapan adalah sebesar 2821,20 kg dengan rata-rata laju tangkap 108,94 kg/jam, stock density 0,29 ton/km² dan standing stock 157,34 ton pada daerah penelitian seluas 1826,52 km². Komposisi hasil tangkapan adalah famili Dasyatidae sebesar 23,7 %, famili Ariidae sebesar 20,1%, famili Lutjanidae 13,5%, famili Carcharhidae 9,5%, famili Leiognathidae 5,5%, famili Pomadasydae 5,2%, famili Nemipteridae 5,0% dan famili lain 17,5%. ...
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: