Judul: Pengaruh bentuk, letak sadapan dan pemberian tutup plastik hitam terhadap produksi getah pohon agathis (Agathis loranthifolia Salisb)
Abstrak: Kopal merupakan hasil hutan non kayu yang dihasilkan dari getah pohon damar (Agathis spp) yang tergolong famili Araucariaceae. Kopal merupakan salah satu komoditi yang penting dalam perdagangan dan banyak dipergunakan dalam berbagai keperluan industri. Sehingga kopal damar akan lebih diperlukan lagi sebagai bahan baku industri dan komoditi ekspor. Upaya peningkatan produksi kopal terus dilakukan untuk memenuhi kebutuhan industri dan ekspor. Sehingga perbaikan teknik penyadapan, cara-cara baru dan kemungkinan-kemungkinan lainnya yang diduga dapat meningkatkan produksi kopal perlu diteliti. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui peningkatan hasil getah pohon Agathis melalui kombinasi bentuk, letak sadapan dan pemberian tutup plastik hitam. Penyadapan dilakukan berdasarkan bentuk sebagai blok (V(50%) dan miring 45°) dengan kombinasi perlakuan: letak sadapan (pada garis akar dan diantara garis akar) dan cara penutupan luka (tanpa tutup dan tutup plastik hitam). Urutan pelaksanaan kegiatan di lapangan adalah sebagai berikut: menetapkan tinggi sadapan pertama (1 m diatas permukaan tanah), membuat pola sadapan pada letak yang telah ditentukan dan melakukan pelukaan awal dengan lebar 2 cm dan kedalaman sebatas kambium (saluran getah terpotong), pemasangan talang dan wadah serta cara penutupan luka. Pemasangan tutup plastik hitam dilakukan secara cepat untuk menghindari terjadinya kontak langsung dengan udara luar. Pembaharuan luka dilakukan 3 hari sekali dengan lebar 0.5-1 cm selama 1 bulan. ..
Keyword: 

Judul: Pengaruh Cara Penyadapan Dan Pemberian Larutan Asam Sulfat Terhadap Produksi Getah Agathis loranthifolia Salisb. Di Kesatuan Pemangkuan Hutan Banyu Mas Timur Perum Perhutani Unit I Jawa Tengah
Abstrak: Hutan Agathis di Indonesia merupakan salah satu sumberdaya alam yang berpotensi, selain menghasilkan kayu juga menghasilkan getah yang disebut kopal. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui pengaruh cara penyadapan dan pemberian larutan asam sulfat terhadap produksi getah Agathis loranthifolia Salisb. Metode penelitian yang digunakan adalah rancangan fak- torial acak lengkap 2 x 3 yang terdiri dari Faktor A (cara penyadapan) ada dua cara, yaitu cara penyadapan Metode Koakan dan cara penyadapan Metode Setengah Riil dan Faktor B (pemberian larutan asam sulfat) terdiri dari tiga tingkat konsentrasi yaitu 0%, 15%, dan 25%. Satuan contoh dalam penelitian ini adalah individu pohon dengan ulangan 10 kali masing-masing terdiri dari 10 kali pembaharuan luka sadap. Cara penyadapan koakan relatif lebih mudah, praktis, tidak perlu diulang dan penyadap umumnya sudah terampil. Sedangkan cara penyadapan setengah riil lebih sukar, kurang praktis, perlu pengulangan dan penyadap belum terampil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor cara penya- dapan memberikan pengaruh terhadap hasil getah Agathis loranthifolia Salisb., sedangkan faktor pemberian larutan asam sulfat dan interaksi antar faktor tidak memberikan pengaruh terhadap produksi getah, Produksi terbesar dihasilkan olah kombinasi perlaku- an cara penyadapan koakan dan pemberian larutan asan sulfat 25% yaitu sebesar 51,35 gram/pohon/30 hari. Sedang produksi terkecil dihasilkan oleh cara penyadapan setengah riil dengan tanpa pemberian larutan asam sulfat yaitu sebesar 20,20 gram/pohon/30 hari.
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: