Judul: Evaluation of Glutamine Supplementation in Feed in The Intestinal Structure and Function, and Production Performance of Catfish (Clarias  gariepinus)
Abstrak: RINGKASAN ISMAIL RAHMAT. Evaluasi Penambahan Glutamin pada Pakan terhadap Struktur dan Fungsi Usus serta Kinerja Produksi Benih Ikan Lele (Clarias gariepinus). Dimbimbing oleh DEDI JUSADI, MIA SETIAWATI, dan ICHSAN ACHMAD FAUZI. Pendederan ikan lele Clarias gariepinus merupakan salah satu segmen usaha yang menunjang keberhasilan usaha pembesaran. Permasalahan yang sering dijumpai dalam proses pendederan adalah beragamnya ukuran benih yang dihasilkan. Pada akhir fase pemeliharaan, biasanya benih lele yang dipanen memiliki lebih dari 3 kriteria ukuran panjang. Beragamnya ukuran benih lele diduga akibat dari kurang optimalnya penyerapan nutrien pada usus ikan serta persaingan dalam konsumsi pakan akibat padat tebar yang tinggi. Penelitian bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh penambahan glutaimn bebas (Gln) pada pakan terhadap struktur dan fungsi usus, serta kinerja pertumbuhan benih ikan lele Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL). Percobaan terdiri atas empat perlakuan pakan yang ditambahkan Gln dengan tiga ulangan. Pakan uji yang digunakan adalah pakan buatan komersial (PF 500) dengan penambahan Gln dosis 0,0%, 0,7%, 1,4% dan 2,1%. Benih ikan lele berumur dua minggu dengan ukuran 2,22±0,14cm dan berat 0,09±0,02g dipelihara pada wadah akuarium berukuran 50x50x40 cm sebanyak 12 unit. Ikan ditebar sebanyak 200 ekor dalam setiap akuarium dan diberi pakan uji dengan frekuensi tiga kali sehari selama 30 hari secara at satiation. Proses ganti air dilakukan selama tiga hari sekali sebesar 20%. Kondisi kualitas air selama pemeliharaan meliputi DO yaitu 5,09 mgL-1 , suhu 26-28 0C dan pH 7,46. Parameter uji yang diamati meliputi bobot akhir ikan, bobot biomasa akhir ikan, laju pertumbuhan spesifik, jumlah konsumsi pakan, retensi protein, tingkat kelangsungan hidup, efisiensi pakan dan sebaran ukuran ikan. Kinerja usus (aktivitas enzim protease dan morfologi usus), aktivitas superoksida dismutase (SOD) dan malondialdehid (MDA) hati dan glutamin hati juga diukur pada penelitian ini. Penambahan Glutamin pada pakan cenderung meningkatkan kandungan glutamin pada hati ikan lele. Konsentrasi glutamin pada hati ikan menunjukkan glutamin diserap dengan baik oleh ikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan Gln 0,7% berpengaruh pada nilai biomasa, laju pertumbuhan harian, retensi protein, serta efisiensi pakan ikan lele. Efisiensi pakan pada ke empat perlakuan memiliki pola yang sama yakni meningkat pada perlakuan Gln 0,7% kemudian turun kembali pada perlakuan Gln 1,4%. Berdasarkan kurva respon pertumbuhan diketahui bahwa penambahan Gln 0,76% merupakan dosis optimal yang memberikan biomasa maksimal. Meskipun terdapat perbedaan pertumbuhan ikan antar perlakuan, jumlah konsumsi pakan dan kelangsungan hidup ikan di seluruh perlakuan tidak berbeda nyata. Pertumbuhan yang lebih tinggi pada perlakuan Gln 0,7% berkaitan dengan vili usus, retensi protein serta efisiensi pakan yang juga tinggi. Penambahan Gln 0,7% secara nyata mampu meningkatkan tinggi vili usus ikan lele dibandingkan dengan perlakuan Gln 0,0%. Pada penelitian ini, penambahan Gln memberikan hasil yang tidak berbeda nyata pada basal vili, luas vili, rasio panjang usus dengan panjang tubuh, serta diameter vili. Peningkatan asupan Gln pada pakan juga menyebabkan peningkatan aktivitas enzim protease usus. Penambahan Gln sampai 1,4% menghasilkan aktivitas enzim protease lebih tinggi dibanding perlakuan lainnya. Konsumsi pakan yang ditambah Gln tidak memberi peningkatan aktivitas antioksidasi pada benih ikan lele, ditunjukkan dengan nilai SOD dan MDA yang tidak berbeda nyata pada semua perlakuan. Distribusi ukuran panjang ikan pada semua perlakuan didominasi kelompok ukuran
Keyword: benih lele, glutamin bebas, kinerja produksi, ukuran ikan

Judul: Efektivitas Penambahan Asam Glutamat pada Pakan terhadap Kinerja Pertumbuhan Benih Ikan Lele Clarias sp.
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengevaluasi efektivitas penambahan asam glutamat pada pakan terhadap kinerja pertumbuhan benih ikan lele Clarias sp. dalam sistem Pendederan. Lele ukuran rata-rata 4,87 cm dipelihara selama 20 hari. Selama masa budidaya, ikan diberi pakan yang telah ditambah asam glutamat sebanyak 0,00% (kontrol), 0,75% dan 1,5%. Hasil penelitian menunjukkan ikan lele yang diberi pakan ditambah asamglutamat secara signifikan memiliki kinerja pertumbuhan yang lebih baik seperti sintasan sebesar 93,33%, ukuran panjang total 9,6 cm, bobot individu 7 g dan nilai konversi pakan 0,8. Kadar amoniak pada media pemeliharaan ikan yang diberi pakan dengan asam glutamat yaitu 0,014-0,025 mg/L, lebih rendah dari kontrol yaitu 0,024-0,057 mg/L. Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penambahan asam glutamat dalam pakan dapat meningkatkan kinerja pertumbuhan benih ikan lele.
Keyword: ikan lele, Clarias, asam glutamat, pertumbuhan

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