Judul: Studi Mengenai Aspek Biologi Ikan Belut Sawah (Monopterus albus ) Kecamatan Parung, Kabupaten Bogor, Jawa Barat.
Abstrak: Aspek biologi ikan sebagai informasi dasar sangat dibutuhkan dalam pengelolaan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai aspek biologi reproduksi dan makanan ikan belut sawah (Monopterus albus). Penelitian dilaksanakan dari bulan Februari hingga bulan April tahun 2000 di daerah persawahan Desa Babakan dan Ciseeng, Kecamatan Parung, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Aspek biologi yang diamati meliputi aspek biologi reproduksi yaitu jenis kelamin, Tingkat Kematangan Gonad (TKG), Indeks Kematangan Gonad (IKG), fekunditas, dan distribusi diameter telur; aspek makanan yaitu indeks preponderance; faktor kondisi; dan sebagai penunjang diamati parameter lingkungan (habitat) yaitu tekstur. tanah, kandungan bahan organik, suhu, pH, dan alkalinitas media, serta kelimpahan zooplankton dan Benthos.
Keyword: 

Judul: Keragaman Morfometrik dan Genetik, serta Potensi Reproduksi Belut Sawah (Monopterus albus) di Empat Kabupaten, Jawa Barat.
Abstrak: Ikan belut sawah atau Monopterus albus merupakan salah satu ikan air tawar dari kelas Actinopterygii yang banyak dicari sebagai suplemen makanan setelah ikan sidat dan gabus. Selain sebagai ikan konsumsi, belut sawah mulai dikembangkan oleh industri suplemen kesehatan dan kosmetik melalui pemanfaatan kandungan antibacterial dan antifugal yang terkandung dalam belut sawah untuk penyakit dan infeksi kulit serta digunakan juga sebagai penghambat pertumbuhan sel kangker melalui aktivitas antiproliferasi dalam belut sawah yang tinggi. Keunggulan yang dimiliki ikan belut sawah, menjadikan spesies ini sebagai ikan komoditas penting dan berpotensi untuk dikembangkan. Tingginya permintaan belut sawah di pasar dalam dan luar negeri belum dapat terpenuhi karena stok benih yang digunakan untuk kegiatan budidaya masih mengandalkan hasil tangkapan dari alam. Di sisi lain, peningkatan konversi lahan pertanian (sawah) dan pencemaran lingkungan perairan semakin mempercepat penurunan populasi belut sawah di alam. Upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan produksi perikanan belut sawah adalah dengan mencari benih dan induk belut sawah unggul sebagai pijakan untuk pengembangan kegiatan budidaya secara berkelanjutan. Validasi spesies, hubungan kekerabatan spesies diantara populasi, potensi keragaman genetik dan morfometrik, serta biologi reproduksi suatu spesies pada umumnya dijadikan informasi dasar dalam menentukan benih unggul untuk aktivitas persilangan. Tujuan dari penelitian ini adalah: 1) mengkonfirmasi identitas spesies ikan belut sawah secara akurat dari empat Kabupaten di Jawa Barat berdasarkan analisis morfologi dan molekuler, 2) mengevaluasi hubungan kekerabatan ikan belut sawah diantara empat Kabupaten di Jawa Barat berdasarkan keragaman morfometrik dan genetik menggunakan marka gen COI dan 16S rRNA, 3) mengevaluasi potensi keragaman morfometrik dan genetik sebagai indikasi awal untuk menentukan populasi benih belut sawah unggul dari empat Kabupaten di Jawa Barat, 4) mengevaluasi potensi reproduksi ikan belut sawah dari empat Kabupaten di Jawa Barat, 5) menyusun strategi pengelolaan perikanan belut sawah melalui pemetaan informasi kepastian identifikasi, hubungan kekerabatan ikan belut sawah diantara empat Kabupaten, informasi awal penduga populasi benih belut sawah unggul, potensi reproduksi serta kajian potensi wilayah pada empat Kabupaten di Jawa Barat untuk pengembangan budidaya belut sawah secara berkelanjutan. Penelitian dilaksanakan pada bulan Desember 2015 hingga Juli 2016. Pengambilan sampel dilakukan di empat populasi penelitian (sawah irigasi) Provinsi Jawa Barat meliputi Kabupaten Indramayu (Desa Babadan), Kabupaten Subang (Desa Compreng), Kabupaten Tasikmalaya (Desa Pasir Panjang), dan Kabupaten Garut (Desa Sindanglaya). Empat Kabupaten (populasi) dalam studi ini dipilih sebagai perwakilan dari wilayah Jawa Barat bagian Utara dan Selatan dengan tipe altitude yang berbeda-beda. Penelitian yang dilakukan meliputi: pengambilan contoh, analisis morfometrik, analisis genetik, dan analisis reproduksi. Sampel ikan belut sawah yang diambil berkisar antara 48 sampai 81 ekor pada setiap populasi penelitian. Sampel diambil dengan menggunakan alat tangkap yang disesuaikan dengan kebiasaan masyarakat setempat seperti perangkap (posong), setrum, dan pancing. Analisis morfometrik dilakukan dengan menggunakan software Exel, SPSS, dan Minitab terhadap nilai koefisien keragaman, perbandingan rasio karakter antar populasi, analisis diskriminan dan analisis klaster ikan belut sawah berdasarkan pengukuran 19 karakter morfometrik. Analisis molekuler dilakukan dengan menggunakan software MEGA 6 untuk menghitung jarak genetik, konstruksi pohon filogenetik, situs nukleotida spesifik. Analisis reproduksi meliputi beberapa parameter pengukuran seperti komposisi jenis kelamin, tingkat kematangan gonad, indeks kematangan gonad, dan fekunditas menggunakan software Excel. Kepastian identifikasi ikan belut sawah asal empat
Keyword: Jawa Barat, Molekuler, Monopterus albus, Morfometrik, Reproduksi

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: