Judul: Pengaruh jumlah makanan terhadap perkembangan ovarium kodok lembu
Abstrak: Tulisan ini merupakan hasil penelitian yang dilakukan di Laboratorium Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan IPB, Darmaga, Bogor, dari tanggal 5 Maret sampai 4 Mei 1986. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui pengaruh jumlah makanan terhadap perkembangan ovarium kodok lembu (Rana catesbeiana Shaw). Kodok lembu yang digunakan berkelamin betina sebanyak 50 ekor, dengan berat awal 419 ± 18, 358 ± 9, 316 ±7, 269 + 19 dan 191 + 23 gram yang masing-masing terdiri dari sepuluh ekor kodok. Jumlah kodok pada masing-masing berat awal dibagi dua masing-masing lima ekor untuk dua macam perlakuan yang diberikan yaitu pemberian makanan sebanyak 5% berat biomassa dan 10 % berat biomassa per hari. Ma- kanan yang diberikan berupa cincangan daging bekicot (Achatina sp.). Perkembangan ovarium dilihat dari tingkat kematangan gonad (TKG), indeks kematangan gonad (IKG), fe- kunditas dan diameter telur. Hasil penelitian menunjukkan pertumbuhan biomassa le- bih baik pada pemberian makanan sebanyak 10 % dibandingkan dengan pemberian makanan sebanyak 5 %. Pada kodok lembu yang besar perbedaan jumlah makanan yang diberikan tidak berpengaruh terhadap TKG, IKG dan fekunditas yang dihasil- kan sedangkan pada kodok lembu yang kecil pemberian makanan sebanyak 10% cenderung menghasilkan TKG, IKG dan fekundi- tas yang lebih tinggi dibandingkan dengan pemberian makanan sebanyak 5%. Perbedaan jumlah makanan tidak berpengaruh terhadap diameter telur yang dihasilkan. Indeks kematangan gonad meningkat dengan bertambahnya kematangan gonad…
Keyword: 

Judul: Pengaruh jumlah makanan terhadap pertumbuhan kodok lembu ukuran dewasa
Abstrak: Tingkat konsumsi antara 13,40% - 14,96% bobot biomasa untuk ukuran percil telah diteliti oleh Jinivon (1986), dan tingkat konsumsi antara 10,27% 11,79% bobot biomasa untuk kodok remaja oleh Rofeni (1986). Oleh karena itu dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaru jumlah makanan terhadap pertumbuhan kodok lembu (Bullfrog, Rana catesbeiana Shaw) ukuran dewasa. Penelitian ini dilakukan di kolam percobaan Babakan Darmaga, Fakultas Perikanan IPB dari tanggal 24 Desember 1985 sampai dengan tanggal 2 Pebruari 1986. Wadah budidaya terdiri dari 9 buah bak masing-masing m3 berukuran 2 X 1 X 0,5 m cm3 berukuran 90 X 60 X 3 cm dan setiap bak diberi papan kayu sebagai tempat yang kering ber- fungsi sebagai plataran dan tempat wadah makanan. Kodok uji yang digunakan mempunyai berat awal rata-rata 239,5 + 5 gram per ekor dengan padat penebaran 6 ekor per wadah. Rancangan penelitian yang dipakai adalah rancangan acak lengkap dengan tiga perlakuan dan tiga ulangan, yaitu kodok yang diberi makanan daging bekicot sebanyak 8%, 10% dan 12% bobot biomasa kodok. Frekuensi pemberian makanan dua kali sehari yaitu pada pukul 0700 dan 170°WIB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian makanan sebanyak 8%, 10% dan 12% bobot biomasa memberikan pengaruh yang sama pada taraf uji 5% terhadap pertumbuhan biomasa mutlak, laju pertumbuhan individu dan efisiensi makanan. Jumlah makanan yang dikonsumsi kodok selama penelitian ber- kisar antara 6,16% 9,81% bobot biomasa. Hubungan panjang berat kodok lembu selama penelitian adalah: Log W = 0,0027 + 2, 2356 log L, nilai b adalah positip yang berarti meningkatnya panjang badan kodok diikuti peningkatan berat kodok. Suhu udara dalam wadah budidaya selama penelitian berkisar antara 21,11 - 33,88°C, sedangkan suhu air dalam - wadah budidaya kodok berkisar antara 23,33- 32,22°C…
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: