Judul: Analisis reproduksi kodok sawah (Rana cancrivora) di Kecamatan Cisarua, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini untuk mendeskripsikan aspek reproduksi kodok sawah di Kecamatan Cisarua. Aspek yang diamati adalah nisbah kelamin, faktor kondisi, tingkat kematangan gonad, indeks kematangan gonad, fekunditas dan diameter telur. Informasi tersebut diharapkan dapat menjadi bahan acuan dalam upaya pengelolaan sumberdaya hayati kodok sawah Penelitian dilaksanakan pada bulan Oktober sampai Desember 2004 di Kecamatan Cisarua, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Kodok-kodok dengan ukuran komersial, diukur panjang tubuh dari mulut sampai anus dan berat tubuh, kemudian dibuka rongga tubuhnya. Setelah rongga perut terbuka, organ reproduksi diambil untuk diawetkan. Fekunditas dihitung menggunakan metode gravimetri, sedangkan diameter telur diukur berdasarkan telur contoh dari sub- gonad. Untuk tingkat kematangan gonad betina diklasifikasikan berdasarkan metode Sugiri (1979), sedangkan untuk kodok jantan pendugaan tingkat kematangan gonad dengan mengunakan metode modifikasi Church (1960). Nisbah kelamin (jantan betina) kodok sawah yaitu 2,25: 1. Pola pertumbuhan kodok sawah jantan bersifat isometrik (b=3) dan bersifat allometrik positif pada kodok sawah betina (b>3). Kodok sawah jantan pertama kali matang gonad pada ukuran 55-61 mm dan kodok sawah betina 62-68 mm, pemijahan pada kodok sawah dilakukan sepanjang tahun. Fekunditas kodok sawah berkisar 623 butir sampai 28.612 butir. Distribusi diameter telur menunjukkan kodok sawah memiliki tipe pemijahan total spawner.
Keyword: 

Judul: Beberapa aspek reproduksi kodok sawah Rana cancrivora di kabupaten Bogor Jawa Barat
Abstrak: Kodok, salah satu Amphibia yang termasuk hewan kosmopolitan di alam. Kodok dari jenis Rana sp., memiliki potensi yang baik untuk dikembangkan. Dagingnya (daging paha) dapat dikonsumsi langsung oleh manusia, sedang bagian tubuh lainnya cukup baik untuk dijadikan bahan pakan ternak. Sejak tahun 1969, kodok sudah dijadikan komoditi ekspor ke negara-negara Eropa, Amerika Serikat, Singapura dan China. Terutama Kodok Sawah (Rana cancrivora), jenis yang saat ini di beberapa tempat mulai diburu untuk dijadikan bahan pangan. Pemanfaatan Kodok Sawah yang masih berupa penangkapan secara liar, belum teratur dan terkoordinir dengan baik, mengancam keberadaan populasi kodok sawah di alam. Untuk itu perlu diadakannya pengawasan pemanfaatan kodok sawah di alam. Penelitian yang dilaksanakan pada bulan Februari - April 2000 dengan lokasi di Kelurahan Pasir Eurih, Kecamatan Ciomas; dan Kelurahan Pandan Sari, Kecamatan Ciawi, menganalisa beberapa aspek reproduksi dari kodok Sawah. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan data informatif yang nantinya dapat dijadikan rujukan dalam pengelolaan sumberdaya hayati kodok sawah ini. Bentuk tubuh kodok sawah yang terbesar tidak lebih dari seukuran telapak tangan manusia dewasa dengan panjang mencapai 10 cm dan berat mencapai 100 gram. Warna tubuh yang coklat dengan bintik-bintik hitam di seluruh permukaan tubuhnya menjadi pembeda yang nyata bagi jenis- jenis kodok yang lain. Habitatnya yang pasti adalah di areal persawahan dan rawa-rawa....
Keyword: 

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: