Judul: Kinerja Produksi Ikan Galaxy Rasbora Danio Margaritatus yang Dipelihara pada Salinitas Media Berbeda dan Kepadatan 2 Ekor L-1.
Abstrak: Pasokan ikan galaxy rasbora belum memenuhi permintaan pasar disebabkan produksi yang masih rendah. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis hubungan antara salinitas media pemeliharaan yang berbeda dengan kinerja produksi galaxy rasbora D. margaritatus pada kepadatan 2 ekor L-1. Perlakuan penelitian ini adalah salnitas 0, 2, 4, dan 6 g L-1 yang diulang tiga kali. Ukuran ikan yang digunakan 12,09±0,01 mm. Ikan diberi makan cacing sutera secara ad libitum tiga kali dan media pemeliharaaan di ganti 10% setiap hari. Untuk mendapatkan hubungan antara salinitas dan parameter penelitian, terhadap data yang terkumpul dilakukan analisis ragam yang dilanjutkan dengan uji polinomial ortogonal. Hasil penelitian menunjukan bahwa perbedaan salinitas berpengaruh terhadap beberapa parameter kinerja produksi (p<0.05), yakni nilai maksimal untuk kelangsungan hidup (100%), pertumbuhan bobot mutlak (85,68 mg), pertumbuhan panjang mulak (8,35 mm) dan laju pertumbuhan spesifik (2,61 %) masing-masing dicapai pada salinitas 1,73 L-1, 2,17 L-1, 2,19 L-1, 2,11 g L-1. Rasio konversi pakan minimal (4,77) dicapai pada salinitas 2,77 g L-1. Dengan demikian salinitas media pada kisaran 1,7 hingga 2,8 g L-1 dapat digunakan dalam pemeliharaan galaxy rasbora untuk mendapatkan kinerja produksi yang baik
Keyword: Danio margaritatus, salinitas, produksi, pertumbuhan

Judul: Kinerja Produksi Ikan Galaxy Rasbora Danio margaritatus yang Dipelihara pada Salinitas Berbeda
Abstrak: Penelitian bertujuan untuk menentukan salinitas media pemeliharaan yang menghasilkan kinerja produksi terbaik dalam meningkatkan produksi budidaya ikan galaxy rasbora Danio margaritatus melalui parameter pertumbuhan dan kelangsungan hidup. Perlakuan berupa salinitas media pemeliharaan 0, 2, 4, dan 6 ppt dengan tiga kali ulangan. Ikan galaxy rasbora yang digunakan berbobot awal 0,06 ± 0,01 g, panjang awal 1,1 ± 0,04 cm dan dipelihara dalam wadah yang berukuran 30 × 30 × 30 cm3 dengan volume 24 liter. Selama masa pemeliharaan 40 hari ikan diberi pakan berupa cacing sutra (Tubificidae) secara ad libitum dan media pemeliharaan diganti 20% setiap dua hari. Dilakukan analisis regresipolinomial ortogonal untuk melihat hubungan antara perlakuan dengan parameter yang diamati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perbedaan salinitas berpengaruh nyata terhadap kinerja produksi ikan galaxy rasbora (P < 0,05) yakni kelangsungan hidup maksimal 100% dicapai pada 2,69 ppt, pertumbuhan panjang 10,87 mm pada salinitas 3,70 ppt, laju pertumbuhan spesifik 2,40% pada salinitas 3,16 ppt serta efisiensi pakan 22,47% pada salinitas 2,66 ppt. Namun demikian faktor kondisi (Y) dan salinitas (X) memberikan respon linier dengan persamaan Y = -0,0468X + 1,4016. Dengan demikian salinitas yang baik untuk pemeliharaan ikan galaxy rasbora adalah 3 ± 1 ppt.
Keyword: Danio margaritatus, kelangsungan hidup, pertumbuhan, salinitas

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: