Judul: Teknik Pendederan Udang Vaname Litopenaeus vannamei dalam Sistem Karamba Jaring Apung di Laut dengan Periode Pemberian Artemia sp. yang Berbeda
Abstrak: Udang vaname (Litopenaeus vannamei) merupakan komoditas ekspor unggulan nasional dengan permintaan pasar dan harga yang tinggi. Produksi udang ini dapat ditingkatkan dengan budidaya di laut karena udang ini memiliki sifat eurihalin. Udang yang dibudidayakan di laut perlu dideder terlebih dahulu guna menghadapi kondisi gelombang dan arus yang relatif lebih tinggi. Pemberian artemia tampaknya diperlukan dalam tahap pendederan karena produktivitas laut yang rendah meskipun harga pakan alami ini relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lama pemberian artemia yang terbaik pada pendederan udang vaname dalam sistem karamba jaring apung di laut. Penelitian menggunakan rancangan acak lengkap dengan 3 perlakuan lama pemberian artemia 15, 30, dan 45 hari dengan 3 ulangan untuk setiap perlakuan. Udang vaname (0,007±0,0002 g/ekor) dideder dalam kantong jaring (3 m x 3 m x 2 m) dengan padat penebaran 1200 ekor/m2 selama 45 hari. Udang vaname diberi artemia pada pukul 02.00 dan 21.00 WIB serta pakan buatan pada 06.00, 09.00, 12.00, 15.00, 18.00 dan 21.00 WIB. Contoh udang vaname sebanyak 30 ekor diambil tiap minggu untuk pengukuran bobot dan contoh sebanyak 3 ekor diambil tiap 2 minggu untuk pengamatan isi saluran pencernaan. Pemberian artemia selama 45 hari menghasilkan kinerja produksi pendederan udang vaname yang terbaik (p<0,05) dengan kelangsungan hidup 40,45±0,01 %, laju pertumbuhan bobot harian 0,0162±0,0005 g/hari, laju pertumbuhan bobot spesifik 1,1093±0,0013 %, rasio konversi pakan 1,40±0,02, dan produksi 348,28±5,17 g/m2.
Keyword: artemia, kelangsungan hidup, karamaba jaring apung laut, pertumbuhan, udang vaname

Judul: Kinerja Produksi Udang Vaname (Litopenaeus vannamei) dalam Sistem Keramba Jaring Apung di Laut dengan Berbagai Tingkat Pemberian Pakan.
Abstrak: Udang vaname yang dipelihara dalam keramba jaring apung (KJA) di laut tumbuh lambat dibandingkan dengan yang di tambak. Arus dan gelombang laut yang relatif lebih besar menyebabkan tingginya kebutuhan energi udang. Udang yang dibudidayakan di laut mungkin perlu diberi makan lebih banyak. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat pemberian pakan yang memberikan kinerja produksi udang vaname terbaik. Penelitian ini dilakukan di Perairan Pulau Semak Daun, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Udang (bobot 0,5 ± 0,09 g dan panjang 2 ± 0,20 cm) ditebar dengan kepadatan 450 ekor/m2 dalam KJA (1x1x2 m) dan diberi pakan buatan komersial (40% protein) berbentuk remah sebanyak 5 kali sehari dengan tingkat pemberian 10, 15 dan 20% dari bobot biomassa per hari, sebagai perlakuan penelitian. Perlakuan tingkat pemberian pakan tersebut diulang 3 kali. Udang dipelihara selama 45 hari. Hasil penelitian ini menunjukkan pemberian pakan 20% dari bobot biomassa memberikan kinerja produksi terbaik pada budidaya udang vaname dalam KJA di laut dengan tingkat kelangsungan hidup 91,7%, laju pertumbuhan panjang harian1,6 mm/hari, laju pertumbuhan bobot harian 75,85 mg/hari, laju pertumbuhan spesifik 2,77 %/hari dan biomassa akhir 1.627 g.
Keyword: Litopenaeus vannamei, kinerja produksi, tingkat pemberian pakan

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing