Judul: Siklus hidup Argulus spp., ektoparasit pada ikan mas koki (Carassius auratus) yang dipelihara dalam akuarium
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Kolam Percobaan Babakan Darmaga, Fakultas Perikanan, Institut Perta- nian Bogor sejak tanggal 4 Juni sampai tanggal 30 Agustus 1987. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui siklus hidup Argulus spp., melalui pengamatan peneluran, penular- an parasit pada inang serta perkembangan parasit. Wadah yang digunakan berupa cawan petri untuk pene- luran dan inkubasi telur serta akuarium untuk pengamatan penularan dan perkembangan parasit. Inang yang digunakan adalah ikan mas koki (Carassius auratus) yang berukuran 5 - 8 cm. Ikan berasal dari ko- lam hias milik pribadi di Jakarta, juga dari Ciganjur. Argulus juga diambil dari ikan mas koki yang berasal dari kolam hias milik pribadi di Jakarta. Pengamatan terhadap perkembangan embrional dalam te- lur dilakukan baik secara visual maupun mikroskopis. Pengamatan penularan parasit pada inang dilakukan dengan memberi perlakuan penebaran inang pada waktu yang berbeda pada larva-larva parasit. Pengamatan perkembangan parasit dilakukan dengan mengamati perubahan stadia yang dialami dan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan satu siklus hidupnya. Pada pengamatan ini dilakukan juga pengukuran suhu air setiap hari selama penelitian untuk mengetahui kisaran suhu air tempat hidup parasit Argulus ini. Untuk pengukuran induk parasit yang matang kelamin, penghitungan jumlah telur yang dikeluarkan oleh tiap in- duk parasit, serta pengukuran panjang dan lebar parasit selama perkembangannya, dilakukan dengan menggunakan mi- kroskop Dissecting Binoculer Nikon (Japan) type 102 dengan perbesaran 10X, 20X, 30X dan 40X…dst
Keyword: 

Judul: Efektivitas dan Efisiensi Pengobatan Parasit Argulus sp. pada Ikan Mas Koki Carassius auratus dengan Ekstrak Kasar Bakteri Simbion Spons Strain S12-3(C)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas dan efisiensi senyawa ekstrak kasar kultur bakteri untuk penanggulangan parasit Argulus sp. pada ikan mas koki. Prosedur yang digunakan pada penelitian ini meliputi ekstraksi kasar bakteri simbion, uji toksisitas terhadap Artemia sp. koleksi parasit, uji tantang, dan pengobatan. Konsentrasi pengobatan menggunakan ekstrak kasar bakteri simbion spons yang diberikan pada penelitian ini adalah 100 mg/L, 50 mg/L, 10 mg/L, kontrol dimilin® (1500 mg/L), dan kontrol positif (0 mg/L). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan ekstrak kasar bakteri simbion spons pada dosis 50 mg/L efektif untuk membunuh parasit Argulus sp. dalam jangka waktu 4 hari dengan survival rate ikan 100 %. Hal ini menunjukkan efektivitas yang lebih baik daripada kontrol pengobatan menggunakan dimilin®. Selain efektif, penggunaan ekstrak kasar bakteri simbion spons juga lebih efisien, dilihat dari keuntungan yang diperoleh yaitu sebesar Rp 366 813,- dibandingkan dimilin® yang hanya Rp 192 803,-.
Keyword: Argulus sp, bakteri simbion spons, ikan mas koki, senyawa bioaktif

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