Judul: Pengaruh cara pemberian pakan yang berbeda terhadap konversi pakan dan pertumbuhan ikan mas (Cyprinus carpio) di karamba jaring apung
Abstrak: Usaha budidaya yang saat ini dipandang cukup efektif karena tidak perlu membutuhkan banyak lahan di darat yaitu sistem budidaya jaring apung. Sistem Karamba Jaring Apung (KJA) merupakan alternatif yang dapat dilakukan untuk membudidayakan ikan, mengingat sudah semakin terbatasnya lahan di daratan untuk dijadikan lahan budidaya ikan. Salah satu faktor yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ikan budidaya adalah pakan. Pakan yang berkualitas baik merupakan faktor penting penentu keberhasilan budidaya ikan secara intensif. Dalam usaha, budidaya ikan secara intensif seperti pemeliharaan dalam Karamba Jaring Apung (KJA), pakan merupakan pembiayaan yang terbesar. Salah satu cara untuk menekan biaya pakan adalah dengan penggunaan pakan secara efisien baik dalam pemilihan jenis pakan, jumlah, jadwal dan cara pemberian pakan yang sesuai dengan kebutuhan dan kebiasaan ikan. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui efektifitas pakan (pelet) yang digunakan dilihat dari konversi pakan dan pertumbuhan ikan mas (Cyprinus carpio) yang dipelihara pada Sistem Karamba Jaring Apung (KJA) dengan membandingkan antara pemberian pakan sekenyangnya (at satiation) dan pemberian pakan sebesar 8% dari bobot biomassa ikan. Penelitian ini dimulai pada bulan Oktober Desember 2002 di lokasi Karamba Jaring Apung Waduk Jatiluhur Purwakarta, Jawa Barat. Wadah yang digunakan adalah jaring apung sebanyak 2 buah jaring dengan ukuran 7 x 7 x 3 m. Ikan uji yang digunakan adalah ikan mas (Cyprinus carpio) dengan bobot rata-rata awal ± 10 gram per ekor dan kepadatan ikan tiap wadah 80 kg. Penelitian ini menggunakan 2 perlakuan cara pemberian pakan yaitu pemberian pakan sekenyangnya (at satiation) pada kolam A dan pemberian pakan sebesar 8% bobot biomassa ikan pada kolam B. Pakan yang digunakan adalah pakan praktis dengan kadar protein 30%. Frekuensi pemberian pakan sebanyak 5 kali dalam sehari. Pengambilan dan pengolahan data dilakukan untuk mendapat nilai laju pertumbuhan harian, konversi pakan, kelangsungan hidup, produksi biomassa, bobot ikan rata-rata dan pertambahan biomassa. Data yang ada dianalisa secara deskriptif. Produksi biomassa ikan, bobot ikan rata-rata, laju pertumbuhan harian dan pertambahan bobot ikan menunjukan bahwa perlakuan at satiation mempunyai nilai yang relatif lebih tinggi daripada perlakuan 8% Bobot biomassa ikan (BBM). Nilai dari parameter-parameter tersebut berturut-turut adalah, produksi biomassa A (619 kg) lebih tinggi dari B (608 kg); bobot ikan rata-rata A (+91 gr) lebih tinggi dari B (+84 gr); laju pertumbuhan harian ikan A (3,79%) lebih tinggi dari B (3,42%) dan pertambahan bobot biomassa A (539 kg) lebih besar dari B (528 kg). Hal ini disebabkan konsumsi pakan untuk at satiation lebih sesuai untuk kebutuhan ikan mas daripada 8% BBM. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh Pemberian Jumlah Makanan yang Berbeda terhadap Pertumbuhan Ikan Mas (Cyprinus carpio Linn.)
Abstrak: Bagi usaha pengembangan budidaya ikan penelitian mengenai komposisi makanan buatan, pembuatannya maupun cara pemberiannya kepada ikan sangat diperlukan. Dalam hubungannya dengan efisiensi usaha budidaya secara ekonomis, salah satu aspek penting adalah jumlah makanan harian yang harus diberikan kepada ikan. Penelitian yang telah dilaksanakan penulis dari tanggal 1 Juni sampai dengan 26 Juli 1983, bertempat di Laboratorium Gizi dan Teknologi Makanan Ikan, Salai Penelitian perikanan Darat (BPPD), Jalan Sempur No. 1 Bogor. Tnjuan penelitian adalah untuk mengetahui jumlah makanan harian yang tepat yang diperlukan ikan mas berukuran berat rata-rata 40 gram, agar tercapai pertumbuhan yang optimal 1).
Keyword: 

Judul: COVID-19 Pneumonia Identification Based  Computed Tomography Imaging Using Deep Transfer Learning
Abstrak: Dunia sedang dilanda pandemi COVID-19 yang menyebabkan pneumonia hingga kematian pada penderitanya. Karena tingkat penyebaran virus SARS-CoV 2 yang tinggi, maka pemberian tes harus dilakukan secara cepat dan masif agar penderita dapat diisolasi sesegera mungkin. Pendekatan standar yang digunakan untuk mendeteksi COVID-19 saat ini adalah RT-PCR. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti sensitivitasnya hanya sebesar 60-70% dan biayanya relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode pendeteksian alternatif COVID-19 berbasis citra Computed Tomography menggunakan teknik deep transfer learning. Transfer learning dilakukan menggunakan pre-trained model DenseNet-201. Pembuatan model terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, augmentasi data, hyperparameter tuning, pembangunan model klasifikasi deep transfer learning, dan evaluasi. Model yang telah dibangun memiliki performa yang cukup baik dalam mengidentifikasi paru-paru dengan pneumonia COVID-19 dan paru-paru sehat dengan akurasi sebesar 93,41%, presisi sebesar 94,19%, sensitivitas (recall) sebesar 93,10%, dan spesifisitas sebesar 93,75%., The world is being stricken by the COVID-19 pandemic, which can cause pneumonia, even the worst case is death. Due to the high level of spread of the SARS-CoV-2 virus, rapid and massive tests must be done. The infected people need to be isolated as soon as possible. The gold standard used to detect COVID-19 is RT-PCR. However, there are some drawbacks, this method only has 60-70% sensitivity, and has a relatively high cost. This study aims to develop an alternative detection method for COVID-19 based on Computed Tomography images using deep transfer learning techniques. Transfer learning is carried out using the pre-trained DenseNet-201 model. The process consists of several stages; data preprocessing, data splitting, data augmentation, hyperparameter tuning, developing a deep transfer learning classification model, and evaluation. The model that has been built has a fairly good performance in identifying lungs with pneumonia COVID-19 and healthy lungs with accuracy 93,41%, precision 94,19%, sensitivity (recall) 93,10%, and specificity of 93,75%.
Keyword: computed tomography, covid-19, densenet-201, transfer learning