Judul: Pengaruh pembatasan pakan terhadap umur masak kelamin itik lokal
Abstrak: Untuk mencapai tujuan penelitian tersebut dilakukan penelitian mulai tanggal 29 Agustus 1994 sampai dengan tanggal 9 Maret 1995 menggunakan 270 ekor anak itik betina umur tiga hari. Setelah berumur dua minggu dibagi secara acak menjadi tiga perlakuan dengan tiga kali ulangan. Perlakuan pertama (kontrol) diberi pakan ad libitum, sedangkan perlakuan ke dua dan ke tiga, masing-masing diberi pakan 80 dan 60% dari ad libitum sampai umur 18 minggu. Jumlah pakan yang dikonsumsi sampai umur 18 minggu adalah 15181 g (100%) pada kelompok itik yang mendapat pakan ad libitum, sedangkan kelompok itik yang mendapat pakan 80 dan 60% dari ad libitum masing-masing 12080 g (79.57%) dan 9068 g (59.73%). Pergantian pakan yang mengandung protein tinggi dengan pakan berprotein rendah meningkatkan konsumsi pakan. Tingkat pemberian pakan mempengaruhi bobot badan. Rataan bobot badan kelompok itik yang mendapat pakan ad libitum, 80 dan 60% dari ad libitum pada akhir pembatasan pakan (umur 18 minggu) masing-masing 1411, 1296 dan 1183 g…dst
Keyword: Ducks, Itik lokal, Metabolisme lemak, konsumsi pakan

Judul: Pengaruh Masak Kelamin dan Jenis Itik Dengan Pemeliharaan Sistim Sangkar Tunggal Terhadap Berat Telur
Abstrak: Salah satu faktor yang sangat menentukan keberhasilan suatu usaha peternakan yaitu kelancaran pemasaran hasil produksi. Pada umumnya konsumen di Indonesia menghendaki telur itik yang besar, karena telur itik dijual dalam satuan butiran, bukan dalam satuan berat (kg) seperti halnya telur ayam ras. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk melihat pengaruh masak kelamin dan jenis itik terhadap berat telur, disamping itu untuk mengetahui pengaruh jenis itik terhadap umur masak kelamin. Penelitian ini merupakan sebagian dari penelitian yang dilakukan di Pusat Penelitian dan Pengembangan Ternak, Ciawi, Bogor, dengan kode 111/4/03, yang berlangsung dari bulan Juli 1979 sampai bulan Januari 1981. Jenis itik yang diamati ialah itik Alabio, Tegal serta hasil persilangannya yaitu itik Alagal dan itik Tebio. Pencatatan umur masak kelamin dilakukan pada waktu telur pertama dihasilkan. Umur masak kelamin dikelompokkan secara kualitatip ke dalam kategori masak kelamin dini, sedang dan lambat pada masing-masing jenis itik. Rancangan percobaan yang digunakan ialah Rancangan Acak Lengkap Berblok pola faktorial 3 x 4 dan waktu penetasan sebagai blok. Faktor pertama ialah masak kelamin yang terdiri dari 3 taraf dan faktor kedua ialah jenis itik yang terdiri dari 4 taraf. Parameter yang diukur ialah berat telur, penimbangan berat telur dilakukan mulai itik berumur 32 minggu sampai 72 minggu, dengan selang waktu 4 minggu, pengambilan contoh sebanyak 7%. Untuk mengetahui pengaruh jenis itik terhadap umur masak kelamin digunakan Rancangan Acak Lengkap Berblok dan waktu penetasan sebagai blok. ...
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: