Judul: Efektivitas pemberian probiotik, prebiotik dan sinbiotik melalui pakan untuk pengendalian infeksi streptococcus agalactiae pada ikan nila (oreochromis niloticus)
Abstrak: Ikan nila (Oreochromis niloticus) merupakan jenis ikan air tawar yang sangat potensial dikembangkan di Indonesia. Ikan ini memiliki laju pertumbuhan yang cepat, mudah bereproduksi, berdaging tebal dan mudah dibudidayakan (Molina et al. 2009). Berbagai keunggulan pada ikan nila membuat permintaan terus meningkat, akibatnya penerapan intensifikasi budidaya tidak dapat dihindarkan. Namun demikian, intensifikasi budidaya yang kurang memperhatikan kondisi lingkungan budidaya dapat menimbulkan berbagai dampak negatif antara lain timbulnya penyakit. Salah satu penyakit yang sedang mewabah dan menjadi salah satu masalah utama pada budidaya ikan nila saat ini yaitu Streptococcosis yang disebabkan oleh bakteri Streptococcus agalactiae.
Keyword: 

Judul: Patogenisitas Streptococcus agalactiae pada ikan nila (Oreochromis niloticus)
Abstrak: Streptococcosis akibat infeksi Streptococcus agalactiae merupakan penyakit pada ikan nila yang biasa dihadapi oleh pembudidaya dan dapat menyebabkan kematian yang tinggi. Serangan bakteri S. agalactiae ini telah menyebabkan kematian hingga 60% pada budidaya ikan nila di Sumatera Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari proses patogenitas bakteri S. agalactiae tipe 1 dan tipe 2 yang diinfeksikan pada ikan nila Oreochromis niloticus sehingga dapat bermanfaat dalam upaya pengendalian penyakit bakterial pada budidaya ikan nila. Penelitian ini meliputi pengujian kerentanan ikan nila terhadap infeksi bakteri S. agalactiae, distribusi bakteri S. agalactiae di dalam tubuh ikan nila, dan perubahan makroskopis dan mikroskopis akibat infeksi bakteri S. agalactiae pada ikan nila. Parameter yang diamati adalah LD50, distribusi bakteri S. agalactiae di dalam tubuh ikan nila, gejala klinis, mortalitas, dan perubahan makroskopis dan mikroskopis akibat infeksi S. agalactiae pada ikan nila. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai LD50 yang didapatkan dari penginfeksian bakteri S. agalactiae tipe β-hemolitik adalah 106 CFU/ml, sedangkan pada tipe nonhemolitik sebesar 105 CFU/ml. Proses infeksi S. agalactiae di dalam tubuh ikan nila ditunjukkan dengan distribusi bakteri yang ditemukan di dalam hati, otak, ginjal, dan darah pada hari ke- 3 sampai hari ke-15. Gejala klinis dari serangan bakteri S. agalactiae baik tipe β-hemolitik maupun non-hemolitik tidak berbeda, hanya saja kecepatan timbulnya gejala klinis pada ikan nila berbeda. Bakteri S. agalactiae tipe non-hemolitik pada hari ke-3 banyak menimbulkan gejala klinis dibandingkan dengan tipe β-hemolitik yang muncul banyak pada hari ke-5. Bakteri S. agalactiae tipe non-hemolitik lebih virulen dibandingkan dengan tipe β-hemolitik dilihat dari tingkat kematian yang menginfeksi ikan nila. S. agalactiae baik tipe β-hemolitik maupun non-hemolitik juga menyebabkan perubahan makroskopis dan mikroskopis pada organ hati, otak dan ginjal. Kata kunci : ikan nila, Streptococcus agalactiae, LD50 (Lethal Doses), distribusi bakteri, histopatologi
Keyword: 

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation