Judul: Peningkatan Vigor Daya Simpan Benih Koro Pedang (Canavalia ensiformis (L.)DC.) melalui Tingkat Kadar Air dan Permeabilitas Kemasan.
Abstrak: Kacang koro pedang (Canavalia ensiformis (L.)DC.) merupakan tanaman legum dengan kandungan protein tinggi. Penelitian ini bertujuan memperoleh tingkat kadar air dan permeabilitas kemasan yang tepat untuk digunakan selama penyimpanan serta korelasi keduanya terhadap viabilitas benih. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Ilmu dan Teknologi Benih, Departemen Agronomi dan Hortikultura, Institut Pertanian Bogor sejak Desember 2015 hingga Agustus 2016. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) faktorial dengan 2 faktor. Faktor pertama adalah kadar air benih yang terdiri atas 3 taraf, yaitu kadar air benih 9–10%, 10–11%, dan 11–12%. Faktor kedua adalah tingkat permeabilitas dari 3 jenis kemasan yang terdiri atas karung plastik, plastik polypropylene, dan alumunium foil. Percobaan diawali dengan pengukuran tingkat permeabilitas kemasan yang menunjukkan nilai permeabilitas karung plastik sebesar 1,4681 g hari-1 m2 mmHg-1, plastik polypropylene 0,1572 g hari-1 m2 mmHg-1, dan alumunium foil 0,0981 g hari-1 m2 mmHg-1. Kombinasi kadar air awal benih 11-12% dengan tingkat permeabilitas kemasan 0,0981 g hari- 1 m2 mmHg-1 mempertahankan VDS DB pada penyimpanan 1-6 bulan sebesar 87,33%.
Keyword: alumunium foil, legum, viabilitas

Judul: Peningkatan Vigor Daya Simpan Empat Aksesi Benih Kacang Bambara (Vigna subterranea (L.) Verdc.) melalui Tingkat Permeabilitas Kemasan.
Abstrak: Nilai permeabilitas kemasan berguna untuk memperkirakan daya simpan benih kacang bambara. Tujuan penelitian adalah untuk memperoleh tingkat permeabilitas tiga kemasan dan mempelajari vigor daya simpan empat aksesi benih kacang bambara melalui tingkat permeabilitas kemasan yang tepat. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Ilmu dan Teknologi Benih, Departemen Agronomi dan Hortikultura, Institut Pertanian Bogor, Darmaga pada bulan Desember 2015 hingga Juli 2016. Percobaan menggunakan rancangan acak lengkap faktorial dengan dua faktor. Faktor pertama adalah aksesi benih kacang Bambara yang terdiri atas 4 taraf, yaitu Sumedang, Sukabumi, Gresik, dan Tasikmalaya. Faktor kedua adalah permeabilitas kemasan yang terdiri atas 3 taraf, yaitu alumunium foil, plastik polipropilen, dan karung plastik. Percobaan diawali dengan mengukur tingkat permeabilitas kemasan menggunakan metode Moyls. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai permeabilitas kemasan alumunium foil 0,0981 g hari-1 m2 mmHg-1, plastik polipropilen 0,1572 g hari-1 m2 mmHg-1, dan karung plastik 1,4681 g hari-1 m2 mmHg-1. Aksesi Sumedang dan Tasikmalaya dengan permeabilitas kemasan 0,0981 g hari-1 m2 mmHg-1 mampu mempertahankan vigor daya simpan dengan daya hantar listrik 5,31 μS cm-1 dan 6,20 μS cm-1 selama 1-6 bulan. Aksesi Gresik dengan permeabilitas kemasan 0,0981 g hari-1 m2 mmHg-1 dan 0,1572 g hari-1 m2 mmHg-1 mampu mempertahankan vigor daya simpan dengan daya berkecambah 84,67% dan 80,67% selama 1-6 bulan.
Keyword: alumunium foil, daya berkecambah, metode Moyls

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: