Judul: Pengembangan Metode Penghitungan Benih Ikan Lele dengan Pengolahan Citra dan Penimbangan Benih
Abstrak: . Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan metode perhitungan benih ikan lele dengan image processing dan berat benih. Penelitian ini menggunakan teknologi pengolahan citra dan pengukuran berat untuk menentukan jumlah benih ikan. Pengambilan citra benih ikan menggunakan alat berupa wadah yang dirangkai dengan sebuah kerangka dudukan yang terdapat kamera digital pada bagian atasnya. Cara penggunaan alat yaitu wadah ikan diletakkan pada kerangka dudukan agar permukaan wadah stabil dan sejajar dengan tanah. Benih ikan diambil dengan gayung atau nampan kecil kemudian dituangkan dalam wadah. Setelah dilakukan pengambilan citra dengan kamera yang terpasang di atasnya, wadah ikan diangkat dan benih ikan yang telah diambil gambarnya dituang ke tempat penampungan (wadah ikan yang lain). Wadah kemudian diletakkan kembali pada kerangka dudukan untuk selanjutnya dilakukan pengambilan citra benih ikan berikutnya. Citra kemudian diolah dengan program Visual Basic 6.0 untuk menganalisa luas benih ikan. Luas benih ikan tersebut kemudian digunakan untuk menentukan jumlah benih ikan yang ada. Hasil pengolahan citra menunjukkan bahwa perilaku benih mempengaruhi hasil analisa luas area yang diciptakan benih. Benih ikan lele cenderung menggerombol ke tepi wadah setelah beberapa saat dituang dalam wadah. Hal ini mengakibatkan luas area yang diciptakan semakin luas mulai dari penuangan benih dalam wadah (pada waktu 0 detik sampai 15 detik). Waktu yang tepat untuk pengambilan citra yaitu pada selang waktu 5 detik setelah benih dituang dalam wadah. Perubahan posisi juga berpengaruh terhadap hasil analisa citra. Satu ikan dengan berbagai posisi dapat menghasilkan luasan area yang bervariasi tergantung perubahan posisi yang dilakukannya. Selain itu, posisi ikan yang berhimpit satu sama lain juga menghasilkan berbagai ukuran luas. Berdasarkan hasil analisa citra pada benih berukuran 7.8 cm, diperoleh hasil rata-rata luas area sebesar 871 piksel dengan standar deviasi 112 piksel. Pengukuran berat benih dilakukan secara manual terhadap setiap ekor sampel dari 76 benih ikan lele berukuran 5-7 cm. Berdasarkan hasil pengukuran diketahui berat rata-rata benih 2.17 g dengan standar deviasi sebesar 0.66 g dan panjang tubuh rata-rata 6.48 cm. Hasil pengukuran tersebut kemudian digunakan sebagai data untuk dilakukan simulasi dengan Microsoft Excel. Simulasi dilakukan dengan menghitung peluang munculnya berat benih tertentu.
Keyword: computer algorithms, jouvenile fish, mass measurement method

Judul: Pengembangan Metode Penghitungan Benih Ikan Lele dengan Pengolahan Citra dan Penimbangan Benih
Abstrak: Alternative methods for jouvenile fish counting to replace the manual method are image processing method and mass measurement method. Image processing is one of the computer algorithms that can observe and analyze an object without direct contact with the object being observed. The image of jouvenile fish was taken by using a container attached to a holding frame with a digital camera on its top. The resulted image was processed with a Visual Basic program to determine the area of jouvenile fish. The jouvenile fish area was then used to determine the number of fish. Based on the image analysis on the jouvenile size of 7.8 cm, the average area obtained was of 871 pixels with the standard deviation of 112 pixels. The jouvenile mass was measured manually on each sample. The average mass of jouveniles was 2.17 g with a standard deviation of 0.66 and an average body length of 6.48 cm. The measurement results were then used for the simulation data with Microsoft Excel. The simulation was to calculate the probability of certain jouvenile mass occurrences. The accuracy of image processing was quite high, that is, the calculation error was 4% for image capturing 0 second after fish release, 3% for 5 second after release, 5% for 10 second after release and 10% for 15 seconds after release in the grade 3-4 cm. In the grade 5-7 cm the average error was 6% for image capturing 0 second after fish release, 4% for 5 second after release, 7% for 10 second after release and 14% for 15 second after release. The best accuracy was obtained when image was taken at an interval of 5 seconds. The error of mass measurement method as it is compared to manual counting was 3.5 %, while the simulation of mass measurement method error was 2.3%.
Keyword: 

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: