Judul: Efek Akriflayin terhadap Nisbah Kelamin, Pertumbuhan dan Tingkat Kelangsuugan Hidup Ikan Gapi (Poecilia reticulata Peters)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Pengembangbiakan dan Genetika Ikan Jurusan Budidaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB dari bulan Maret sampai dengan bulan Agustus 2000. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan satu kontrol dan tiga perlakuan, yaitu perendaman induk gapi yang bunting dalam larutan akriflavin (A) 10 mg/l, (B) 20 mg/l, dan (C) 30 mg/l. Perendaman dilakukan selama 10 jam.
Keyword: 

Judul: PENGARUH AROMATASE INHIBITOR TERHADAP NISBAH KELAMIN IKAN GAPI {Poecilia reticulata Peters)
Abstrak: Ikan gapi merupakan salah satu jenis ikan hias air tawar yang banyak digemari oleh masyarakat terutama ikan gapi jantan, karena gapi jantan memiliki sirip ekor yang lebar dengan corak warna bervariasi dibanding ikan gapi betina. Hal ini menyebabkan budidaya ikan gapi secara monokultur untuk menghasilkan jantan lebih menguntungkan. Salah satu cara yang umum digunakan untuk menghasilkan keturunan jantan adalah melalui pengubahan kelamin secara buatan atau yang lebih dikenal dengan teknik sex reversal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh aromatase inhibitor (Al) terhadap nisbah keiamin ikan gapi (Poecilia reticulaia Peters) melalui perendaman induk dengan dosis 25 mg/l, 50 mg/'l dan 75 mg/l yang direndam selama 10 jam. Penelitian ini berlangsung dari bulan Maret sampai bulan November 2001, yang dilaksanakan di Laboratorium Sis.tem dan Teknologi, Laboratorium Kesehatan Ikan dan Laboratorium Genetika Ikan, Jurusan Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Umu Kelautan, IPB. Ikan uji yang diberi perlakuan (perendaman) berasal dari keturunan Fl yang telah dikawinkan. Percobaan ini terdiri dari empat perlakuan dengan masing-masing tiga ulangan. Pakan yang diberikan selama penelitian berupa Chironomus dan Daphnia sp. untuk induk, sedangkan untuk larva sampai dewasa diberi Daphnia sp. dan cacing sutra. Pemberian pakan dilakukan tiga kali sehari. Sampai akhir penelitian, rata-rata derajat kelangsungan hidup ikan perlakuan berkisar antara 98.08 - 100%. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa dosis yang diberikan tidak mempengaruhi derajat kelangsungan hidup ikan gapi. Persentase jantan tertinggi diperoleh pada perlakuan 50 mg/l sebesar 54.29% dan sedikit menurun pada perlakuan 75 mg/I menjadi 53.13% sedangkan persentase terendah diperoleh pada 0 mg/I (kontrol) sebesar 40.41%. Hasil percobaan menunjukkan kecenderungan peningkatan persentase jantan seiring dengan peningkatan dosis Al yang diberikan. Hal ini terlihat pada grafik hubungan antara dosis Al dengan persentase jantan yang dihasilkan berbeda nyata secara linear. Selama penelitian berlangsung, kisaran kualitas air sesuai dengan kehidupan ikan uji. Rata-rata kisaran pH antara 7.47 - 7.68, DO pada kisaran 6.32 -6.84 mg/I untuk amoniak kisarannya antara 0.02 - 0.13 mg/I, sedangkan suhu berkisar antara 25 - 28 °C.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Dokumen Teks Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Pemilihan Fitur Chi-Square.
Abstrak: Increasing number of documents makes people more difficult to obtain the information which they desired. This problem requires text processing techniques to organize the documents in accordance with the categories. One of which is text classification. Text classification can organize document in accordance with predefined categories automatically (supervised machine learning). One popular method of text classification is support vector machines (SVM) that tries to find the best hyperplane in the input space. This algorithm is the best classification algorithm compared with other vector space classification method, namely Rocchio, k-nearest neighbor (KNN) and decision tree. This research measures the suitability of SVM for text classification and to prove whether the SVM is able to classify the documents in a linear separable manner. The final result shows that linear kernel and polynomial kernel in the SVM test produce the same accuracy value of 96.3504% and testing the RBF kernel produces accuracy of 95.6204% for classification of text documents using chi-squared feature selection
Keyword: