Judul: Tingkah Laku Ikan Nila Ketika Menerobos Mata Jaring dengan Bentuk dan Ukuran yang Berbeda.
Abstrak: Tingkah laku ikan ketika menerobos melalui jaring masih belum diketahui, maka tingkah lakunya saat mendekati dan mencoba menerobos hams diperkirakan (Jensen 1977, diacu dalam Engas & Lokkborg 1994). Apabila informasi tentang tingkah laku penerobosan tersebut didapatkan, maka berguna bagi penelitian dan pengembangan alat tangkap untuk perbaikan kinerjanya agar lebih efisien. Penelitian dilakukan di akuarium buatan selama 4 bulan (Sepetember-Desember 2002) di Laboratorium Tingkah Laku lkan, Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Boger. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode pengamatan secara visual. Data numerik yang dikumpulkan adalah jumlah ikan nila yang menerobos mala jaring dengan bentuk dan ukuran yang berbeda. Data numerik tersebut juga digunakan untuk menghitung jumlah penerobosan ikan nila dengan sudut penerobosan terkecil terhadap jaring dan jumlah penerobosan ikan nila dengan posisi penerobosan menurut bentuk. mata jaring.
Keyword: 

Judul: Pengaruh tingkat pemberian pakan yang berbeda terhadap pertumbuhan ikan nila jantan yang di pelihara dalam kantong jaring terapung
Abstrak: Suatu penelitian yang bertujuan untuk melihat penga- ruh tingkat pemberian pakan yang berbeda terhadap pertim buhan ikan nila jantan yang dipelihara dalam kantong ja- ring terapung telah dilakukan di danau Lido selama 84 ha- ri, mulai dari tanggal 12 Januari sampai 4 April 1983. Sebagai indikator utama adalah laju pertumbuhan, kemudian untuk menunjang pembahasan dievaluasi nilai produksi, kon- versi pakan dan kelangsungan hidup. Wadah yang digunakan berupa kantong jaring berukuran 3 x 3 x 2m sebanyak 12 buah dengan ketinggian air dalam wadah 1,5 m. Ikan uji adalah nila jantan hasil sortasi kelamin dengan berat individu awal 26 gr, ditebarkan de- ngan kepadatan 1 kg/m² atau 39 ekor/m². Pakan berbentuk pelet mengandung protein 26% diberi- kan setiap hari pada pukul 08.00, 10.00, 12.00, 14.00 dan 16.00. Untuk melihat perkembangan ikan dilakukan penim- bangan ulang seluruh ikan pada setiap wadah selang 14 ha- ri, selanjutnya penentuan jumlah pakan disesuaikan dengan perubahan berat ikan tersebut. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan, 3 ulangan. Perlakuan-perlakuan terse- but adalah tingkat pemberian pakan sebanyak 0, 1, 2 dan 3% dari berat biomas per hari. Sifat-sifat fisika dan kimia air yang diukur meliputi suhu, oksigen terlarut, karbondioksida bebas, pH, alkali- nitas dan amoniak serta dilakukan pula analisa plankton air dan yang terkandung dalam perut ikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pemberian pakan 3% memperlihatkan laju pertumbuhan, produksi dan konversi pakan tertinggi yaitu 1,95 gr/ekor/hari, 3,92 kg/m²/84 hari dan 1,37 sedangkan kelangsungan hidup tidak berbeda antar perlakuan yaitu sekitar 96,17 98,56 %. Khusus untuk perlakuan yang tidak diberi pakan juga terja di pertumbuhan, hal ini disebabkan adanya pakan alami yang dikonsumsi oleh ikan. Sifat-sifat kualitas air yang diamati selama peneli- tian berada pada kondisi yang layak bagi kehidupan dan pertumbuhan ikan….
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