Judul: Dinamika Kualitas Air dan Fluktuasi Pasang Surut di Sungai Cisadane Bagian Hilir
Abstrak: Sungai Cisadane bagian hilir merupakan sumber air potensial untuk memenuhi kebutuhan air bersih di kawasan Pantai Indah Kapuk 2 (PIK 2) yang akan dibangun di dekat sungai tersebut. Lokasi rencana intake berada kurang lebih 7 km dari muara sungai, namun diduga masih dipengaruhi oleh pasang surut air laut. Adanya pengaruh pasang surut air laut tersebut dapat menyebabkan terjadinya dinamika kualitas air. Penelitian ini bertujuan mendeskripsikan kondisi perubahan muka air akibat pasang surut air laut dan pengaruhnya terhadap dinamika kualitas air di Sungai Cisadane bagian hilir. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari penelitian Tim Kegiatan Kerjasama LPPM IPB-PIK 2, tahun 2017-2019. Data tersebut dianalisis secara deskriptif dan juga secara statistik untuk mengetahui pola pasang surut dan dinamika kualitas air yang terjadi di lokasi penelitian. Berdasarkan hasil analisis, parameter salinitas, DHL, dan TDS dipengaruhi oleh pasang surut air laut yang memiliki pola harian tunggal. Sedangkan parameter suhu, DO, pH, dan kekeruhan tidak dipengaruhi oleh pasang surut air laut. Selain itu, beberapa parameter yaitu salinitas, DO, dan TDS pada bulan tertentu nilainya tidak memenuhi baku mutu untuk dimanfaatkan sebagai air baku air bersih.
Keyword: Cisadane River, tides, water quality

Judul: The Dynamics of Water Quality and Pollution Levels at the Planned Raw Water Intake in the Lower Cisadane River
Abstrak: Sungai Cisadane dimanfaatkan untuk industri, irigasi, dan kebutuhan sehari- hari oleh masyarakat sekitar. Berbagai aktivitas manusia dapat mempengaruhi kualitas air sungai. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh musim dan pasang surut terhadap dinamika kualitas air serta mengevaluasi tingkat pencemaran Sungai Cisadane. Pemantauan kualitas air dilakukan pada tahun 2017-2019 di Sungai Cisadane di sekitar rencana intake air baku. Kualitas air yang diamati adalah suhu, kekeruhan, TSS, salinitas, pH, DO, BOD5, COD, NH3, NO3, NO2, ortofosfat, fosfat total, H2S, Fe, Zn, As, Pb, Cd, Cu, Hg, Se, Cr6+, Mn, CN, detergen, dan total coliform. Dinamika kualitas air dianalisis secara deskriptif; dan tingkat pencemaran ditentukan dengan Indeks Pencemaran (IP) berdasarkan Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No. 115 Tahun 2003. Berdasarkan hasil analisis, musim dan pasang surut sangat mempengaruhi kualitas air kecuali pH, Se, dan Cr6+. Suhu, salinitas, BOD5, COD, NH3, ortofosfat, fosfat total, Fe, Zn, Mn, dan total coliform cenderung lebih tinggi saat musim kemarau. Tingkat pencemaran Sungai Cisadane berdasarkan perhitungan IP adalah tercemar ringan sampai sedang pada tahun 2017-2019, kecuali tahun 2018 saat musim kemarau, yaitu tercemar berat.
Keyword: indeks pencemaran, kualitas air, musim, pasang surut, sungai Cisadane

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: