Judul: Struktur Komunitas Ikan Laut Dalam Secara Vertikal di Perairan Sebelah Selatan Cilacap Samudera Hindia
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur komunitas dan distribusi vertikal ikan laut dalam di perairan sebelah selatan Cilacap, Samudera Hindia serta untuk mengetahui parameter lingkungan yang berpengaruh terhadap struktur komunitas dan distribusi vertikal ikan laut dalam di daerah tersebut. Penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 1 1-14 Dese~nbe2r 003 di Samudera Hindia sebelah selatan Pulau Jawa mulai dari selatan Pananjung sampai selatan Cilacap yang meliputi area pada 8"OO'- 08"16' LS dan 108~37'-1 09"14' BT. Analisis dan identifikasi sampel ikan laut dalam dilakukan mulai tanggal 7 Februari 2004 sampai 20 Mei 2004 di laboratorium Ekobiologi Departemen Menejemen Sumber Daya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Pengambilans sampel menggunakan metode Swept Area dimana area yang disurvey dibagi menjadi 4 track area. Pada tiap area survey dilakukan tiga kali ,trawling dengan menggunakan trawl dasar pada kedalaman dan waktu yang berbeda dengan kecepatan penarikan jaring (~on~ilz2g.5)- 5.9 knot dan waktu tow sekitar 30 menit. Setiap kali dilakukan /zatrl, total tangkapan dari cod end, ter~nasukd ebris dipisahkan berdasarkan spesies. Ikan laut dalaln yang tertangkap kemudian diawetkan dengan formalin 10% untuk identifikasi lebih lanjut. Parameter fisika kimia diukur dengan menggunakan CTD yang diturunkan pada tiap area survey. Parameter lingkungan yang diukur yaitu kedalaman, suhu, transparansi, salinitas, oksigen dan klorofil. Analisa data yang dilakukan meliputi olnposisi dan kelimpahan relatif, biomassa, indeks keanekaragaman (H'), indeks keadilan(E), indeks do~ninans(i D), serta sebaran karakteristik fisika-kimia-biologi dengan menggunakan Analisis Komponen Utamal Prilzcipul Con~poize~zl .-1rzcrly.c.i.v (PCA). Total luas area yang disapu sekitar 0.72 km2 dengan rata-rata area sapuan per satu kali to~,iizga dalah 0.06 km'. Total individu ikan yang tertangkap adalah sekitar 6269 ekor. Ikan yang paling banyak tertangkap terjadi pada kedalalnan 100-200 m sebanyak 43 famili ikan dengan ju~nlahto tal individu 4345 ekor. Jenis ikan yang banyak ditemukan pada kedala~nan ini adalah farnili Cepolidae,Triglidae, Nemipteridae, Synodontidae, Apogonidae, Pomacentridae, Tetraodontidae, Paralepidae, Priachantidae, Peristedidae,Squalidae, Gonosto~natidaed an Carangidae. Pada selang kedala~nan2 00-500 m ditemukan 21 fainili dengan juinlah total individu I356 ekol-. Ikan yang banyak dite~nukanp ada kedalaman ini adalah jenis ikan farnili Cepolidae, Apogonidae, Synodontidae, dan Paralichtidae. Pada kedala~nany ang lebih dala~n yaitu 500-1000 m diteinukar~2 9 falnili ikan laut dala~nd engan total individu sebanyak 568 ekor. Falnili Macrouroidae, Myctiphidae, Alepocephalidae, dan Brotulidae banyak dite~nukan pada kedala~nanin i. Ikan yang ditemukan pada kedalalnan ini lnerupakan ikan khas laut dalam. Berdasarkan biomassa, Fa~niliC epolidae dan Squalidae melimpah pada selang kedala~nan 100-500 113 dengan rata-rata hasil tangkapan per unit area tertinggi pada kedalarnan 100-200 m sebesar 1239,201 kglkm2 dan 566,1005 kg/km2 dengan padat sediaan ($lock densi!v) masingmasing 2478,402 dan 1 132,201 kg/km2. Pada kedalaman 500-1 000 m: kelimpahan tertinggi pada Brotulidae dengan hasil tangkapan per unit area sebesar 130,9021 kg/km2 dan padat sediaan sebesar 261,8043 kg/km2. Dari grafik komposisi berdasarkan biomassa terlihat bahwa biomassa makin menurun seiring dengan bertambahnya kedalaman. Komposisi dan kelimpahan ikan yang besar pada kcdalaman 100-200 m karcna dacrah ini merupakan daerah tempat terjadinya produktivitas primer sehingga pakan tersedia dengan melimpah. Pada kedalaman 500-1000 m kelimpahan berdasarkan jumlah individu &an biomass adalah paling kecil karena daerah ini merupakan daerah laut dalam dengan tekanan ekologi yang besar. Kekayaan jenis ("spesies richness") dan kelimpahannya
Keyword: 

Judul: Dinamika Daerah Penangkapan Ikan: Kasus Perikanan Pelagis Kecil di Laut Jawa - Selat Makassar - Laut Flores
Abstrak: Perairan Laut Jawa, Selat Makassar dan perairan Laut Flores merupakan tiga perairan dengan karakteristik yang berbeda dan memiliki kondisi lingkungan yang berbeda-beda pula, potensi sumberdaya perikanan terutama perikanan pelagis kecil pada perairan ini cukup melimpah dan sejak dari dulu ketiga perairan tersebut merupakan daerah penangkapan ikan yang banyak didatangi armada penangkapan untuk melakukan operasi penangkapan ikan (Chodriyah dan Hariati 2010; Rasyid et al. 2014; Zainuddin et al. 2014). Dalam kajian ilmiah ini, ketiga perairan tersebut secara disebut sebagai Java sea - Makassar strait - Flores sea atau perairan Laut Jawa - Selat Makassar - Laut Flores, selanjutnya ketiga perairan tersebut disebut perairan JMF triangle. Perairan Indonesia dilalui dua sistem arus utama, yaitu Arus Lintas Indonesia (Arlindo) dan Arus Munson Indonesia (Armondo). Ini memberikan dampak yang baik pada perairan Indonesia, khususnya pada perairan JMF triangle yang dilalui oleh Arlindo dan Armondo, dimana perairan tersebut relatif lebih subur dibandingkan perairan lainnya. Pada sektor perikanan, dampak positif yang terjadi salah satunya adalah melimpahnya sumberdaya ikan karena unsur hara yang dibawa oleh aliran Arlindo dan Armondo tersebut (Sadhotomo dan Durrand 1996; Ilahude dan Nontji 1999; Hendiarti et al. 2004; Nelwan 2010; Syahdan 2015). Tujuan dari penelitian ini adalah: 1) mengkaji dan memetakan karakteristik spasial dan variabilitas temporal suhu permukaan laut (SPL) dan klorofil-a yang merupakan faktor lingkungan utama bagi ketersediaan sumberdaya ikan pelagis kecil di perairan JMF triangle; 2) mengkaji dan menentukan daerah penangkapan ikan pelagis kecil dan faktor-faktor yang mempengaruhi dinamikanya di perairan JMF triangle; 3) mengkaji dan menemukan pola hubungan sumberdaya ikan pelagis kecil dengan kondisi lingkungannya di perairan JMF triangle; dan 4) mengkaji dan memetakan dinamika daerah penangkapan ikan secara spasial dan temporal di perairan JMF triangle. Data yang digunakan adalah: 1) data hasil tangkapan ikan yang merupakan rekaman catatan harian pendaratan ikan di pelabuhan perikanan Pekalongan (Jawa Tengah), Paotere (Sulawesi Selatan) dan Batu Licin (Kalimantan Selatan) periode 10 tahun (2006-2015); 2) data Aqua Modis level 3, komposit bulanan, resolusi spasial 0,05˚ (4 km x 4 km); 3) data sensor VIIRS level 3, komposit bulanan, resolusi spasial 750 m; 4) data hasil cruise laut di perairan Laut Flores bagian barat. Fluktuasi nilai rata-rata SPL musiman memperlihatkan peningkatan dari periode musim barat menuju musim peralihan I, kemudian mengalami penurunan pada saat memasuki musim timur dan selanjutnya mengalami peningkatan lagi saat memasuki musim peralihan II. Nilai rata-rata SPL tertinggi pada musim peralihan I dan yang terendah pada musim timur. Dinamika SPL yang cukup dinamis mulai dari bulan Januari hingga Desember, dimana nilai rata-rata SPL terendah terjadi pada periode bulan Agustus dan rata-rata tertinggi pada bulan April, dimana fluktuasi tertinggi terjadi pada bagian selatan perairan Sulawesi Selatan dan bagian timur perairan Laut Jawa. Fluktuasi rata-rata klorofil-a musiman memperlihatkan nilai iii konsentrasi yang tinggi pada musim barat, dan kemudian mengalami penurunan pada musim peralihan I, selanjutnya mengalami peningkatan di musim timur dan kembali mengalami penurunan lagi saat memasuki musim peralihan II. Nilai ratarata konsentrasi klorofil-a musiman berkisar antara 0,25 mg/m³ - 0,62 mg/m³, dimana nilai rata-rata konsentrasi klorofil-a tertinggi terjadi pada musim barat dan yang terendah pada musim peralihan II. Hasil tangkapan ikan pelagis kecil di perairan
Keyword: fishing ground, small pelagic fish, sea surface temperature, chlorophyll-a, JMF triangle

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: