Judul: The Study of Changing Quality of Tuna Light Flesh (Thunnus albacares) in Tomini Gulf, Gorontalo Province
Abstrak: Ikan tuna (Thunnus albacares) merupakan jenis ikan yang sangat penting dalam pengembangan bidang perikanan khususnya di daerah perairan Teluk Tomini Provinsi Gorontalo. Ikan tuna biasanya menjadi bahan baku industri yang diekspor ke luar negeri dan sebagian kecil di pasar lokal. Penanganan yang masih tradisional tidak luput dari minimnya pengetahuan dan ketrampilan nelayan-nelayan kecil. Secara umum penanganan ikan segar, terutama yang dilakukan oleh nelayan masih sangat memprihatinkan. Penanganan yang kurang hati-hati serta kurang diterapkannya sistem rantai dingin sejak ikan ditangkap sampai ke tangan konsumen menyebabkan terjadinya proses kemunduran mutu yang cepat. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian tentang studi perubahan mutu daging terang tuna., Tuna (Thunnus albacares) is the kind of fish that is very important in the development of fisheries field, especially in the waters of Tomini Gulf, Gorontalo Province. Tuna usually becomes the raw materials of industry which is sent to abroad and partly marketed in local market. The traditional treatment still cannot be separated from the lack of knowledge and the skills of small fishermen. In general, the handling of fresh fish, especially those who carried out by fishermen are still very disappointed. Careless handling and less of applying the cold chain system since the fish is harvested until sent to the consumer carry the quality decrease fastly. Therefore, study of quality changing of tuna light flesh is very important to be conducted.
Keyword: flesh place, light flesh, quality setback, storage, tuna fish (Thunnus albacares)

Judul: Analisis Mutu Ikan Tuna Selama Lepas Tangkap Pada Perbedaan Preparasi dan Waktu Penyimpanan
Abstrak: Indonesia merupakan sakah satu negara pengekspor tuna sebesar di dunia. Volume toral ekspor tuna pada tahun 2004 mencapai 94.221 ton dengan niali US$ 243.937 juta. Upaya mempertahankan mutu ikan tuna perlu dilakukan secara intensif untuk meningkatkan akses pasar ke negara/kawasan tujuan ekspor. tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa mutu ikan tuna lepas tangkap serta mengamati perubahan mutu steak dan loin ikan tuna pada suhu penyimpanan chilling (0-4 derajat C). Penelitian dilakukan di Pelabuhan Ratu, Jawa Barat dan Balai Besar Riset Pengelolaan Produk dan Bioteknologi Kelautan dan Perikanan Jakarta. Penelitian meliputi pengamatan mutu ikan segar dan penurunan mutu dengan beberapa perlakuan yaitu dalam bentuk preparasi loin dan steak dengan penyimpanan pada suhu dingin 0-4 derajat celcius. Analisa dilakukan setiap tiga hari selama 15 hari. Pengamatan yang dilakukan meliputi suhu pusat iakn, ph ikan dan pengambilan sampel ikan untuk analisa nilai K(inosine, hipoxantine, MP, AMP, ADP, ATP), histamin, logam berat Hg dan Cd, mikrobiologi, rendemen fillet ikan dan uji organoleptik
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: