Judul: Akumulasi logam berat Hg dan Cd pada tubuh ikan bandeng (Chanos chanos Forskal)
Abstrak: Logam berat Hg dan Cd diketahui sebagai unsur kelumit yang bukan saja tidak esensial, namun juga bersifat racun baik bagi tumbuhan maupun hewan air. Logam berat tersebut yang terdapat dalam air akan mudah diadopsi dan terakumulasi pada tubuh organisme air. Faktor konsentrasi merupakan suatu indeks yang digunakan untuk mengevaluasi Hg dan Cd melalui penentuan sifat akumulasi logam berat tersebut pada organ ikan (Van Esch, 1977). Hasil penelitian menyatakan bahwa peningkatan akumulasi Hg dan Cd pada otot, hati dan ginjal pada ikan uji berumur 5.5 bulan (minggu ke 14) adalah yang terendah. Secara fisiologis ikan yang hidup di laboratorium dan yang hidup di tambak memiliki mekanisme regulasi dan metabolisme logam berat Hg dan Cd yang tidak jauh berbeda. Selama waktu kurang lebih 5.5 bulan yang dibutuhkan ikan bandeng untuk pertumbuhannya mencapai ukuran konsumsi, otot ikan bandeng uji mengandung Hg dan Cd lebih kecil dari standar yang ditentukan baik U.S. EPA maupun Departemen Kesehatan RI. Karenanya kualitas daging ikan yang demikian masih diperbolehkan untuk dikonsumsi oleh manusia sebagai komoditi hasil laut segar.
Keyword: chanos, Mercury, Cadmium;

Judul: Kandungan Logam Berat Hg, Cd, Pb, dan Cu pada Ikan Bandeng Chanos chanos (Forsskal, 1775) di Perairan Bojonegara, Teluk Banten
Abstrak: Perairan Bojonegara sebagai bagian dari Teluk Banten, merupakan perairan yang mendapat pengaruh dari aktivitas industri, perkapalan, dan domestik. Aktivitas tersebut dapat menimbulkan pencemaran berupa logam berat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat akumulasi logam berat (Hg, Cd, Pb, dan Cu) pada daging ikan bandeng serta menentukan batas aman dalam mengkonsumsi ikan bandeng (Chanos chanos) di perairan Bojonegara, Teluk Banten. Pengambilan contoh ikan dan pengamatan perairan dilaksanakan dari bulan Agustus hingga Oktober 2020. Pengukuran kandungan logam berat pada daging ikan dilakukan dengan menggunakan AAS (Atomic Absorption Spectrophotometer). Kandungan logam berat Hg, Cd, dan Pb masih berada dibawah limit deteksi alat AAS dan masih berada di bawah baku mutu. Kandungan logam Cu pada ikan bandeng ukuran besar berkisar antara 2,87- 16,87 mg/kg, sedangkan ukuran kecil berkisar antara 0,273-0,481 mg/kg. Kandungan logam Cu pada ikan bandeng ukuran kecil masih berada di bawah baku mutu, sedangkan ikan bandeng ukuran besar telah melebihi baku mutu yang telah ditetapkan. Akumulasi logam Hg, Cd, dan Pb pada ikan bandeng tergolong akumulasi rendah, sedangkan akumulasi logam Cu tergolong akumulasi rendah hingga tinggi. Kandungan logam berat Hg, Cd, Pb, dan Cu terhadap ukuran ikan besar dan kecil tidak berbeda nyata., Bojonegara waters as part of Banten Bay, are waters that are affected by industrial, shipping and domestic activities. These activities can cause pollution in the form of heavy metals. This study aims to determine the level of accumulation of heavy metal (Hg, Cd, Pb, and Cu) in milkfish meat and determine the safe limit for consuming milkfish (Chanos chanos) in Bojonegara waters. Measurement of heavy metals content in fish meat was carried out using AAS (Atomic Absorption Spectrophotometer). The content of heavy metals Hg, Cd, and Pb is still below the detection of the AAS tool and is still below the quality standard. The content of Cu metal in large milkfish ranges from 2,87-16,87 mg/kg, while the small size ranges from 0,273-0,481 mg/kg .The content of Cu metal in small milkfish is still below the quality standard, while large milkfish has exceeded the established quality standard. The accumulation of Hg, Cd, and Pb in milkfish is classified as low accumulation, while the accumulation of Cu metal is classified as low to high accumulation. The content of heavy metals Hg, Cd, Pb, and Cu on the size of the large and small fish is not significantly different.
Keyword: Banten Bay, Bojonegara waters, heavy metals

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: