Judul: Kinerja produksi ikan rasbora galaxy Danio margaritatus yang dipelihara pada padat tebar 2-5 ekor L-1 dan salinitas media 2 g L-1.
Abstrak: Upaya meningkatkan pertumbuhan ikan rasbora galaxy telah dilakukan oleh beberapa peneliti melalui pengaturan salinitas media. Penelitian lebih lanjut mengenai peningkatan padat tebar ikan perlu dilakukan agar dapat meningkatkan produktivitasnya. Tujuan penelitian adalah mendapatkan padat tebar optimal ikan rasbora galaxy yang menghasilkan kinerja produksi terbaik. Penelitian menggunakan metode rancangan acak lengkap yang terdiri atas 4 perlakuan, yaitu padat tebar 2 ekor L-1, 3 ekor L-1, 4 ekor L-1, dan 5 ekor L-1dengan ulangan sebanyak 3 kali untuk setiap perlakuan. Ikan rasbora galaxy dengan dengan bobot rata-rata 0,009±0,002 gram dan panjang rata-rata 1,19 ±0,05 cm dipelihara dalam media bersalinitas 2 gram L-1 selama 40 hari. Selama pemeliharaan, ikan diberi pakan dengan moina beku setiap 2 kali sehari secara at satiation dan media pemeliharaan diganti sebanyak 10% dari volume awal setiap 2 hari sekali. Hasil penelitian menunjukan bahwa peningkatan padat tebar diikuti oleh penurunan laju pertumbuhan ikan rasbora galaxy dan perbedaan padat tebar tidak berpengaruh terhadap nilai sintasan. Nilai konversi pakan terendah dicapai pada padat penebaran 5 ekor L-1. Kualitas air selama pemeliharaan berada dalam kisaran optimal. Hasil analisis usaha menunjukan perlakuan dengan padat tebar 5 ekor L-1 menghasilkan nilai keuntungan tertinggi dibanding dengan perlakuan lainnya.
Keyword: rasbora galaxy, padat tebar, salinitas

Judul: Kinerja Produksi Ikan Galaxy Rasbora Danio Margaritatus yang Dipelihara pada Salinitas Media Berbeda dan Kepadatan 2 Ekor L-1.
Abstrak: Pasokan ikan galaxy rasbora belum memenuhi permintaan pasar disebabkan produksi yang masih rendah. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis hubungan antara salinitas media pemeliharaan yang berbeda dengan kinerja produksi galaxy rasbora D. margaritatus pada kepadatan 2 ekor L-1. Perlakuan penelitian ini adalah salnitas 0, 2, 4, dan 6 g L-1 yang diulang tiga kali. Ukuran ikan yang digunakan 12,09±0,01 mm. Ikan diberi makan cacing sutera secara ad libitum tiga kali dan media pemeliharaaan di ganti 10% setiap hari. Untuk mendapatkan hubungan antara salinitas dan parameter penelitian, terhadap data yang terkumpul dilakukan analisis ragam yang dilanjutkan dengan uji polinomial ortogonal. Hasil penelitian menunjukan bahwa perbedaan salinitas berpengaruh terhadap beberapa parameter kinerja produksi (p<0.05), yakni nilai maksimal untuk kelangsungan hidup (100%), pertumbuhan bobot mutlak (85,68 mg), pertumbuhan panjang mulak (8,35 mm) dan laju pertumbuhan spesifik (2,61 %) masing-masing dicapai pada salinitas 1,73 L-1, 2,17 L-1, 2,19 L-1, 2,11 g L-1. Rasio konversi pakan minimal (4,77) dicapai pada salinitas 2,77 g L-1. Dengan demikian salinitas media pada kisaran 1,7 hingga 2,8 g L-1 dapat digunakan dalam pemeliharaan galaxy rasbora untuk mendapatkan kinerja produksi yang baik
Keyword: Danio margaritatus, salinitas, produksi, pertumbuhan

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: