Judul: Karakterisasi lingkungan tempat tumbuh (relung ekologi) kangkung lombok (ipomoea aquatica forsk.) untuk perbaikan budidaya dan peningkatan produksinya
Abstrak: Kangkung Lombok (Ipomoea aquatica Forsk.) terkenal dengan cita-rasanya yang tinggi, lain dari kangkung pada umumnya. Dalam upaya mengungkap kasus tersebut, dilakukan penelitian dengan pengamatan terhadap budidaya dan analisis contoh tanah dan air tempat budidayanya. Sebagai bahan perbandingan, dilakukan pengamatan budidaya kangkung di desa Dayeuhluhur, Sukabumi. Kangkung Lombok atau kangkung air dapat dibudidayakan di sawah dan di sungai. Di Lombok, budidaya di sungai menghasilkan kangkung dengan kualitas terbaik. Di Sukabumi, budidaya hanya dilakukan di sawah. Persiapan lahan untuk penanaman dan cara penanaman kangkung air sama dengan penanaman padi. Selanjutnya tanaman digenangi dengan air yang mengalir dengan kecepatan lambat. Perawatan dan pemeliharaan yang dilakukan terhadap tanaman hampir tidak ada. Pada budidaya di sawah, petani hanya menyiangi dan memberikan pupuk urea saja. Sedangkan pada budidaya di sungai, petani hanya menjaga supaya tanaman tetap bersih dari sampah dan menjaga supaya tanaman tidak hanyut terbawa air. Budidaya di sungai hanya bisa dilakukan pada sungai yang kecepatan aliran airnya tidak deras, karena itu, umumnya dilakukan pada musim kemarau. Sedangkan budidaya di sawah umumnya dilakukan pada musim hujan. Produktivitas dan kualitas kangkung Sukabumi lebih rendah daripada kangkung Lombok. Meskipun cara budidayanya sama, namun kandungan unsur hara (P, K, dan basa-basa) tanah di Lombok jauh lebih tinggi daripada di Sukabumi. Selain itu, kualitas air di lokasi budidaya kangkung Lombok juga lebih baik. Faktor- faktor tersebut mungkin menjadi pembatas bagi produktivitas dan kualitas kangkung di Sukabumi…dst
Keyword: 

Judul: Produktivitas Kangkung Air (Ipomoea aquatica) dari Sumber Nutrien Limbah Tahu.
Abstrak: Kangkung air (Ipomoea aquatica) merupakan tumbuhan yang memiliki nilai ekonomi tinggi sebagai bahan pangan. Selama ini, para petani masih mengandalkan pupuk komersial sebagai nutrien bagi pemacu pertumbuhan kangkung air. Salah satu alternatif bahan pengganti pupuk komersial adalah memanfaatkan limbah cair industri tahu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis produktivitas kangkung air (Ipomoea aquatica) dari sumber nutrien utama air limbah tahu dengan perlakuan berbeda. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli - Agustus 2017. Pelaksanaan penelitian dilakukan di Laboratorium Biologi Mikro 1. Analisis parameter kualitas air dilakukan di Laboratorium Produktivitas dan Lingkungan Perairan (Proling) MSP IPB. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan produktivitas kangkung air (Ipomoea aquatica) yang cukup signifikan. Perlakuan terbaik untuk produktivitas kangkung air adalah ACK. Laju pertumbuhan relatif ACK sebesar 0,029 gr/hari dengan waktu penggandaan 24 hari.
Keyword: Kangkung air (Ipomoea aquatica), limbah cair tahu, produktivitas

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: