Judul: Distribusi Oksigen Terlarut pada Lapisan Hipolimnion  Pascaaerasi di Danau Lido, Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Oksigen terlarut (DO; Dissolved oxygen) merupakan parameter kualitas air yang sangat penting karena dibutuhkan oleh semua organisme untuk menunjang kehidupannya serta proses dekomposisi bahan-bahan organik secara aerob. Oksigen di perairan dapat berasal dari difusi oksigen dan hasil proses fotosintesis. Konsentrasi DO di lapisan hipolimnion sangat rendah karena tidak ada difusi oksigen dari atmosfer dan fotosintesis. Salah satu cara untuk meningkatkan konsentrasi DO di lapisan tersebut adalah dengan melakukan aerasi hipolimnion. Peningkatan konsentrasi DO diharapkan dapat mengurangi laju penurunan oksigen dan mencukupi kebutuhan oksigen di lapisan tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari distribusi dan laju penurunan oksigen terlarut di lapisan hipolimnion Danau Lido setelah dilakukan aerasi hipolimnion. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Mei-Agustus 2011 di kawasan KJA Balai Riset Perikanan Budidaya Air Tawar di Danau Lido, Bogor, Jawa Barat. Analisis contoh air dilakukan di Laboratorium Fisika Kimia Perairan, Bagian Produktivitas dan Lingkungan Perairan, Departemen MSP, FPIK. Alat aerasi hipolimnion dioperasikan selama 10 jam pada pukul 07.00-17.00 WIB. Pengaruh aerasi hipolimnion terhadap peningkatan konsentrasi DO dapat diketahui dengan melakukan pengamatan pada saat sebelum aerasi, aerasi (5 dan 10 jam), dan pascaaerasi hipolimnion (5 jam). Pengambilan contoh air dilakukan secara vertikal dan horizontal. Secara vertikal dilakukan di kedalaman permukaan (0 meter), kedalaman Secchi (2 meter), dan kedalaman outlet alat aerasi (4 meter); sedangkan secara horizontal dilakukan di jarak 0; 1,5; 3; dan 4,5 meter dari outlet alat aerasi. Pengamatan secara vertikal dilakukan untuk mengetahui pengaruh aerasi hipolimnion terhadap laju penurunan oksigen hipolimnion (AHOD), sedangkan pengamatan secara horizontal untuk mengetahui besarnya peningkatan konsentrasi DO dan batas penyebarannya dari outlet alat aerasi hipolimnion. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi DO sebelum aerasi (0,1 mg/l) masih berada di bawah baku mutu untuk kegiatan perikanan berdasarkan PP RI No. 82 Tahun 2001. Konsentrasi DO selama aerasi berkisar antara 0,1-1,0 mg/l. Aerasi selama 10 jam dapat meningkatkan konsentrasi DO hingga 1,0 mg/l. Konsentrasi DO tidak lagi mengalami peningkatan di jarak 3 meter pada saat aerasi 5 jam dan 4,5 meter pada saat aerasi 10 jam. Konsentrasi DO akan kembali ke kondisi seperti sebelum aerasi (0,1 mg/l) pada saat 10,6 jam setelah aerasi dimatikan. Aerasi selama 10 jam juga dapat menurunkan AHOD sebesar 13,96%.
Keyword: 

Judul: Distribusi Oksigen Terlarut secara Vertikal pada Lokasi
Abstrak: Oksigen terlarut di perairan berperan dalam aktivitas organisme akuatik. Penyediaan oksigen terlarut dapat berasal dari hasil fotosintesis fitoplankton, difusi dan oksigen bawaan dari aliran air yang masuk ke badan perairan (inflow). Bentuk aktivitas utama dalam pemanfaatan oksigen terlarut adalah respirasi dan dekomposisi yang akan mempengaruhi keseimbangan oksigen terlarut. Kegiatan budidaya KJA akan mempengaruhi ketersediaan oksigen terlarut. Hal ini dikarenakan adanya peningkatan jumlah bahan organik yang berasal dari sisa pakan dan sisa metabolisme yang akan meningkatkan aktivitas dekomposisi. Kondisi ini akan menyebabkan meningkatnya laju konsumsi oksigen di perairan hingga melebihi laju produksi oksigen sehingga dapat menyebabkan semakin menipisnya lapisan oksik di kolom perairan. Parameter fisika dan kimia seperti suhu, pH, klorofil-a dan kelimpahan fitoplankton akan sangat mempengaruhi keberadaan oksigen terlarut di perairan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan distribusi oksigen terlarut secara vertikal dalam berbagai kedalaman selama 24 jam. Penelitian ini dilakukan di Danau Lido selama dua hari dengan kondisi alam yang relatif sama, yaitu pada tanggal 27 dan 28 Mei 2011. Kedalaman yang diamati secara vertikal adalah kedalaman 0; 0,6; 1,6; 3,15; 4,25 meter. Analisa data yang digunakan meliputi penentuan tipe distribusi vertikal oksigen terlarut, persen saturasi, laju fotosintesis dan respirasi, dugaan besarnya pasokan oksigen dari aliran air dan difusi dari udara serta pemanfaatan oksigen terlarut untuk proses ekologis, serta ketersediaan oksigen terlarut di perairan. Berdasarkan hasil pengamatan yang dilakukan diketahui bahwa secara umum konsentrasi DO di danau Lido bervariasi menurut waktu dan kedalaman. Di lapisan permukaan, konsentrasi DO pada siang hari berkisar antara 6,52-7,10 mg/l dan pada malam hari antara 6,81-7,29 mg/l, sedangkan di kedalaman 4,25 m merata antara 0,65-1,29 mg/l. Secara vertikal tipe sebaran oksigen di danau Lido adalah tipe clinograde. Keberadaan DO yang fluktuatif merupakan hasil dari proses produksi dan konsumsi oksigen selama 24 jam. Produksi oksigen yang berasal dari fotosintesis berkisar antara 1,91-4,22 mg/l/hari dan respirasi berkisar antara 1,73-3,65 mg/l/hari. Respirasi yang terukur adalah respirasi oleh mikroorganisme. Suplai oksigen di danau Lido pada siang hari didominasi oleh aktivitas fotosintesis, sedangkan pada malam hari didominasi oleh difusi dan inflow. Ketersediaan oksigen terlarut di kedalaman 4,25 m sudah mencapai nilai negatif pada hasil DO sisa, sehingga dapat dikatakan telah terjadi defisit oksigen di kedalaman tersebut dan kondisi ini diduga dapat mencapai hingga dasar perairan. Kondisi perairan sudah mendekati anoksik sehingga, dapat membahayakan bagi kehidupan ikan-ikan di dalam perairan.
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: