Judul: Densitas dan ukuran gamet spons Aoptos aaptos alami dan hasil transpalasi di gugusan pulau Pari, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melihat ukuran gamet spons Aaptos aaptos yang hidup secara alami dan spons yang ditransplantasikan dengan pendekatan histologis. Lokasi penelitian berada pada bagian utara (S1) dan selatan (S2) gugusan Pulau Lari. Pengambilan sampel dilakukan pada 6 Maret 2007 (177 hari setelah transplantasi) dan 10 Mei 2007 (241 hari setelah transplantasi ). Pembuatan preparat mikroskopik dilakukan di Laboratorium Histologi, Fakultas Kedokteran Hewan, Institut Pertanian Bogor.
Keyword: 

Judul: Densitas dan ukuran gamet spons Aaptos aaptos alami dan hasil tranplantasi di gugusan Pulau Pari, Kepulauan Seribu DKI Jakarta
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melihat ukuran gamet spons Aaptos aaptos yang hidup secara alami dan spons yang ditransplantasi dengan pendekatan histologis. Lokasi penelitian berada pada bagian utara (S1) dan selatan (S2) gugusan Pulau Pari. Pengambilan sampel dilakukan pada tanggal 6 Maret 2007 (177 hari setelah transplantasi) dan 10 Mei 2007 (241 hari setelah transplantasi). Pembuatan preparat mikroskopis dilakukan di Laboratorium Histologi, Fakultas Kedokteran Hewan, Institut Pertanian Bogor. Sampel spons diawetkan dan diproses dengan metode parafin kemudian diwarnai menggunakan Hematoksilin-Eosin untuk pengawetan mikroskopis. Pengamatan mengenai aspek reproduksi seksual spons dilakukan secara visual dengan menggunakan mikroskop cahaya serta foto hasil mikrofotografi dan pengukuran panjang serta lebar gametnya menggunakan mikrometer. Hasil pengukuran parameter fisika-kimia perairan menunjukkan bahwa kondisi perairan di kedua stasiun pengamatan cukup baik. Hasil pengamatan preparat histologis menunjukkan bahwa hanya gamet betina saja yang teridentifikasi. Gamet betina yang teridentifikasi tersebut memiliki butiran lemak, inti, dan anak inti sebagai penyusunnya. Pada S1 sampel tanggal 6 Maret 2007 oosit II teridentifikasi berada di luar kantong pembesaran gamet pada spons alami, sedangkan pada spons hasil transplantasi tidak terlihat adanya spons yang sedang bereproduksi secara seksual. Pada S1 sampel spons alami tanggal 10 Mei 2007 oosit IV teramati dalam kantong pembesaran gamet. Pada sampel spons hasil transplantasi teramati oosit III yang berada di luar kantong dan oosit IV yang berada dalam kantong pembesaran gamet. Pada S2 sampel tanggal 10 Mei 2007 oosit III yang berada di luar kantong dan oosit IV yang berada dalam kantong ditemukan pada sampel spons alami, sedangkan pada sampel hasil transplantasi hanya teramati oosit IV yang berada dalam kantong. Densitas oosit yang belum matang (di luar kantong pembesaran gamet) lebih tinggi dibandingkan dengan oosit matang yang berada dalam kantong pembesaran gamet. Ukuran rata-rata panjang dan lebar oosit IV pada spons alami dan hasil transplantasi berbanding terbalik dengan densitasnya. Pada kedua stasiun baik sampel spons alami maupun hasil transplantasi, ukuran rata-rata panjang dan lebar oosit pada tahap yang sama lebih besar pada densitas yang rendah dan sebaliknya.
Keyword: Klasifikasi Aaptos, Reproduksi seksual, Fertilisasi

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: