Judul: Peningkatan padat tanam rumput laut Gracilaria verrucosa pada sistem polikultur dengan ikan nila Oreochromis niloticus dalam rangka peningkatan produksi dan perbaikan lingkungan akuakultur
Abstrak: Rumput laut mampu menyerap limbah nitrogen dan fosfat yang dihasilkan oleh ikan, dan menggunakan kualitas air ini untuk pertumbuhan, serta memperbaiki media hidup ikan nila hingga diperoleh kondisi optimal untuk pertumbuhan dan peningkatan produksi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan padat tanam terbaik rumput laut yang dipelihara bersama ikan nila sebagai upaya peningkatan produksi dan efisiensi lingkungan budidaya. Ikan nila (ukuran 1,8-2,0 gram) ditebar dengan kepadatan tanam 100 ekor/m3 di akuarium berukuran 90x30x40 cm (81 L) pada media bersalinitas 20 ppt dan dipolikultur bersama rumput laut dengan berbagai kepadatan, yaitu 0, 200, 400, dan 600 gram/m3. Hasil penelitian menujukkan bahwa peningkatan padat tanam rumput laut (x) mengakibatkan peningkatan laju pertumbuhan harian ikan nila (y), sesuai persamaan y = 2,030 + 0,00686x – 0,0000016x2 + 0,0000001x3, dengan R2=76,7%. Perlakuan 0, 200, 400, dan 600 gram/m3 (x) menghasilkan laju pertumbuhan harian ikan nila (y) 2,03, 2,91, 3,05, dan 3,12 % per hari secara berurutan masing-masing padat tanam (p<0,05), dan memiliki tingkat kelangsungan hidup 72,84, 85,19, 90,12, dan 91,36% secara berurutan (p<0,05). Hasil pengukuran kimia air menunjukkan bahwa peningkatan padat tanam rumput laut akan mengurangi konsentrasi amonium, nitrit, nitrat dan fosfat. Pengurangan unsur hara perlakuan 0, 200, 400, dan 600 gram/m3 terbesar pada nitrogen dalam bentuk nitrat (NO3-) yaitu 0%, 77,67±0,17, 86,36±0,78, 94,95±2,02. Jadi, padat tanam 600 gram/m3 rumput laut meningkatkan produksi ikan nila dengan laju pertumbuhan harian 3,12 % per hari dan menghilangkan unsur hara paling besar.
Keyword: 

Judul: Pemanfaatan Limbah Nitrogen Udang  Vaname (Litopenaeus Vannamei) Oleh Rumput  Laut (Gracilaria Verrucosa) Pada Sistem  Budidaya Polikultur
Abstrak: Dalam suatu budidaya udang, semakin tinggi kepadatan udang yang ditebar, akan semakin banyak jumlah pakan yang harus diberikan. Pakan yang dikonsumsi tidak semua dapat dicerna dan diserap oleh tubuh udang, bagian makanan yang tidak dapat dicerna akan terbuang sebagai feses, sedangkan yang tercerna, diretensi dan ada yang diekskresikan dalam bentuk amoniak melalui insang dan sebahagiannya lagi dibuang dalam bentuk urin. Pemberian pakan yang baik dapat meningkatkan produksi tetapi bersamaan dengan itu, sisa metabolisme udang khususnya N akan semakin meningkat dalam perairan. Keadaan ini akan menyebabkan menurunnya kualitas air. Kandungan N yang tinggi melebihi daya toleransi udang, dapat mengakibatkan kematian. Bertolak dari hal tersebut maka penelitian ini dilakukan dengan menggunakan rumput laut untuk memanfaatkan N terlarut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan biomassa rumput laut Gracilaria verrucosa yang perlu ditebar untuk menyerap N terlarut di perairan dari sisa metabolisme udang vaname (Litopenaeus vannamei) pada sistem budidaya intensif, agar kualitas air dapat terjaga, serta menghasilkan lingkungan yang optimal untuk hidup dan tumbuhnya udang vaname.
Keyword: 

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