Judul: Pertumbuhan dan kelangsungan hidup lobster air tawar cherax quadricarinatus pada sistem resirkulasi dengan padat penebaran dan rasio shelter yang berbeda
Abstrak: Lobster air tawar capit merah atau Cherax quadricarinatus merupakan komoditas budidaya air tawar yang saat ini dimintai masyarakat karena memiliki beberapa kelebihan diantaranya mudah dibudidayakan, pertumbuhannya relatif cepat serta memiliki nilai ekonomi yang tinggi.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Padat Penebaran: 75, 100 dan 125 ekor/m2 dan Rasio Shelter 1 dan 0,5 Terhadap Pertumbuhan dan Kelangsungan Hidup Lobster Air Tawar Cherax quadricarinatus
Abstrak: Lobster air tawar capit merah Cherax quadricarinatus merupakan salah satu komoditas perikanan yang bernilai ekonomis tinggi. Kebutuhan pasar dunia mencapai 2.000 ton per tahun dengan pasar ekspor Eropa dan Asia Tenggara, serta pasar baru seperti Jepang, Korea, Hongkong, Taiwan dan Amerika Serikat. Namun, budidaya ikan ini masih menghadapi kendala, diantaranya sering terjadi kematian benih sehingga produksi benih masih terbatas. Peningkatan produksi dapat dilakukan melalui intensifikasi pendederan dengan meningkatkan padat penebaran dan menyediakan shelter dalam wadah produksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh padat penebaran 75, 100 dan 125 ekor/m2 dengan rasio shelter 1 dan 0,5 terhadap pertumbuhan dan kelangsungan hidup lobster air tawar, Cherax quadricarinatus Lobster yang digunakan memiliki bobot 0,41+0,03 gram dan panjang 2,61+0,05 cm. Shelter yang digunakan berupa pipa PVC berukuran ¾ inch dengan panjang 10 cm kemudian ditebar secara merata didasar perairan. Wadah yang digunakan berupa akuarium berukuran 60x30x30 cm sebanyak 18 unit yang diisi air dengan ketinggian 20 cm. Selama pemeliharaan, lobster diberi pakan buatan berupa pelet udang komersil yang diberikan setiap 2 kali sehari dengan tingkat pemberian pakan 4% dari total biomasa. Selain itu, setiap hari dilakukan penyifonan kotoran dan pergantian air pada pagi dan sore hari sebanyak 20% dari total volume air. Setiap 10 hari, dilakukan sampling sebanyak 30% dari total populasi.Hasil akhir selama pemeliharaan dengan perlakuan padat tebar 75, 100 dan 125 ekor/m2 pada rasio shelter 1 dan 0,5 didapatkan tingkat kelangsungan hidup berkisar 56,52-73,81%, laju pertumbuhan bobot harian berkisar 3,19- 3,86%, pertumbuhan panjang mutlak berkisar 1,07-1,62 cm, produksi berkisar 10,63-16,30 gram efisiensi pakan berkisar 61,11-88,59%. Selain itu, didapatkan kandungan fisika-kimia air selama pemeliharaan dengan suhu berkisar 25,4-25,9 0C, amoniak berkisar 0,000295-0,054004 mg/l, alkalinitas berkisar 19,90-75,62 mg/l CaCO3, pH berkisar 7,03-8,63, oksigen terlarut (DO) berkisar 5,70-8,30 mg/l, kesadahan berkisar 14,02-57,06 mg/l CaCO3. Perbedaan kepadatan lobster dari 75 hingga 125 ekor/m2 dan rasio Shelter 0,5 hingga 1 menghasilkan kelangsungan hidup dan pertumbuhan yang relatif sama (p>0,05). Untuk itu, bagi keperluan praktis disarankan memelihara lobster pada kepadatan 75 ekor/m2.
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: