Judul: Studi kedalaman dinamik di Laut Flores (Desember 1991 dan Juni 1992) dan Laut Sulawesi (Agustus 2001)
Abstrak: Laut Flores dan Laut Sulawesi adalah laut di perairan timur Indonesia yang menjadi bagian dalam jalur Arlindo. Hal ini membuat Laut Flores dan Laut Sulawesi menjadi sangat dinamis karena perannya sebagai penghubung pergerakan massa air yang mengalir dari Samudera Pasifik menuju Samudera Hindia. Pergerakkan massa air yang sepanjang tahun mengalir dari Samudera Pasifik ke Samudera Hindia akan mempengaruhi keadaan beberapa parameter fisika-kimia Laut Flores dan Laut Sulawesi itu sendiri (Godfrey, 1996). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sebaran melintang temperatur, salinitas dan densitas serta untuk mengetahui perubahan kedalaman dinamik dan pola arus di Laut Flores dan Laut Sulawesi. Penelitian ini dilakukan di UPT Baruna Jaya-BPPT pada bulan Mei-Juli 2002 dilanjutkan di IPB pada bulan Juli 2002-Mei 2003. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data skunder CTD hasil Survei Arlindo '91 (BPPT) dan Survei Pengkajian Stok Ikan di Perairan laut Sulawesi '01 (P3O-LIPI). Temperatur rata-rata pada lapisan homogen di Laut Flores pada bulan Desember '91 adalah 28,7 dan 28 °C, sedangkan pada bulan Juni '92 adalah 28,15 dan 27,54 °C. Sementara itu di Laut Sulawesi rata-rata ketebalan lapisan homogen pada bulan Agustus '01 adalah 60 m dengan temperatur rata-rata 28,2 °C. Ketebalan lapisan termokiin di Laut Flores pada Desember '91 dan Juni '92 masing-masing adalah 150 dan 50 m serta 145 dan 50 m, sedangkan di Laut Sulawesi pada bulan Agustus '01 ketebalannya adalah 90 m. ...
Keyword: 

Judul: Studi dinamika massa air di perairan Laut Banda dan Laut Flores pada bulan Agustus dan September 1993 dengan menggunakan metode geostrofik
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik fisik khususnya suhu, salinitas, densitas (sigma-t), kedalaman dinamik, arus, dan menduga besarnya volume air yang melalui lokasi penelitian. Data yang digunakan untuk penelitian ini didapatkan dari hasil pelayaran ARLINDO MIXING pada bulan Agustus dengan menggunakan K.A.L Baruna Jaya I. September 1993 Data suhu dan salinitas yang didapat digunakan untuk menghitung sigma-t, volume spesifik, anomali volume spesifik, dan anomali kedalaman dinamik yang didasarkan atas rumus dari Knudsen (1901) dalam Neumann and Pierson (1966). Data anomali kedalaman dinamik yang diperoleh digunakan dalam perhitungan arah dan kecepatan absolut arus geostrofik (Pond dan Pickard, 1983). Data kecepatan absolut lebih lanjut digunakan untuk menghitung besarnya volume transport. Nilai suhu pada transek Banda secara keseluruhan terlihat hampir seragam baik secara nilai maupun bentuk (polanya). Demikian juga untuk transek Flores. Apabila diperhatikan lebih jauh lagi ternyata ada variasi yang cukup jelas untuk kedalaman 0 m sampai 300 m. Pada transek Banda mulai dari kedalaman 0-50 m sebaran suhu terlihat merata, hampir menunjukkan angka yang sama. Mulai kedalaman ini suhu menunjukkan adanya penurunan yang cukup bervariasi antar stasiunnya. Pada kedalaman 100 m suhu tertinggi terjadi pada stasiun 71 (22 °C) dan terendah pada stasiun 66 (19 °C). Sedangkan pada kedalaman 200 m suhu tertinggi terjadi pada stasiun 63 (14.5 °C) dan suhu terendah pada stasiun 66 (12.5 °C). Pada transek Flores juga terlihat hal yang hampir sama yaitu berkisar antara 50 m sampai 90 m. Nilai suhu tertinggi pada kedalaman 80 m terjadi pada stasiun 89 (26 °C) sedangkan nilai terendah pada stasiun 92 (22 °C). Pada kedalaman 200 m nilai suhu tertinggi pada stasiun 90 (15°C) dan terendah pada stasiun 91 (12 °C).
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: