Judul: Study kualitas fisika - kimia air kali cakung sehubungan dengan daerah industri pulogadung di dki jakarta
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pecemaran Kali Cakung sehubungan dengan limbah industri dan sapah rumah tangga, bagi keperluan pertanian dan perikananı erta kemungkinan pencegahannya. Metode pengambilan contoh air dilakukan secara transek horizontal menyilang arah aliran sungat dan transek vertical kea rah dasar perairan. Pada transek horizontal, pengambilan contoh dilakukan di pinggir kiri, kanan dan di bagian tengah su-ngai, sedangkan pada transek vertikal, pengambilan contoh dilakukan pada kedalaman 0, 20, 60 dan 80 persen dari permukaan air. Pengambilan contoh dilakukan dengan botot "water sampler" dan parameter yang diteliti adalah parameter sifat fisika dan kimia air. Pengamatan dilakukan pada bulan Nopember - Desember 1978. dst ...
Keyword: Softwater;, Hard waters;, Water quality;, Bogor Agricultural University;

Judul: Studi kualitas air Kali Sunter ditinjau dari sifat fisika kimia dan keanekaragaman jenis hewan dan bentosnya
Abstrak: Tujuan penelitian ini untuk memperoleh gambaran tentang kualitas air Kali Sunter yang diidentifikasi melalui sifat fisika-kimia dan keanekaragaman jenis hewan bentos, selanjutnya dibandingkan dengan kriteria/standar untuk mengetahui tingkat pencemaran maupun kesesuaian perairan tersebut bagi setiap peruntukannya. Hasil penelitian ini diharapkan dapat berguna bagi pemerintah dalam menetapkan kebijakan untuk mengelola lingkungan DAS Sunter. Hasil penelitian yang diperoleh adalah sebagai berikut: 1. Komunitas hewan bentos makro Di sepanjang Kali Sunter ditemukan 14 jenis invertebrata bentos makro yang termasuk dalam 4 Kelas yaitu: Insekta, Oligochaeta, Gastropoda dan Pelecypoda. Kali Sunter bagian hulu (S1-S4) terdiri dari Kelas Gastropoda dan Pelecypoda. Kali Sunter bagian tengah (S5 termasuk Gp) terdiri dari campuran Kelas Gastropoda, Pelecypoda, Oligochaeta dan Insekta. Kali Sunter bagian hilir (S6- S8) terdiri dari Kelas Insekta dan Oligochaeta.
Keyword: Physical chemistry;, Washing;

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: