Judul: Pengaruh salinitas 0,3,6,9, dan 12 PPT terhadap pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih ikan gurame (Osprhonemus gouramy) ukuran 3-6 cm
Abstrak: Ikan Gurame merupakan komoditas perikanan yang digemari oleh masyarakat karena mempunyai nilai ekonomis yang tinggi, memiliki daging yang kompak, kurang berair, tidak banyak durinya, adaptif terhadap perubahan lingkungan termasuk suhu, pH, oksigen terlarut, salinitas, amoniak, nitrit, nitrat, alkalinitas, dan kesadahan.
Keyword: 

Judul: Kinerja Pertumbuhan Ikan Gurame Osphronemus gouramy Lac. yang Dipelihara pada Media Bersalinitas 0, 3, 6 dan 9 ppt dengan Paparan Medan Listrik.
Abstrak: Salah satu kendala dalam usaha budidaya ikan gurame adalah pertumbuhannya yang relatif lambat dibandingkan dengan ikan air tawar lainnya. Strategi yang dilakukan dalam meningkatkan pertumbuhan ikan gurame antara lain melalui pendekatan lingkungan yaitu dengan memanfaatkan media pemeliharaan bersalinitas dan paparan medan listrik. Salinitas berpengaruh terhadap proses osmoregulasi dan nilai konduktivitas air. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh media pemeliharaan bersalinitas 0, 3, 6 dan 9 ppt terhadap kinerja pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih ikan gurame yang diberi paparan medan listrik 10 volt selama tiga menit sebelum pemberian pakan. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli hingga September 2008 bertempat di Laboratorium Lingkungan Akuakultur, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Ikan dipelihara dalam akuarium berukuran 20 x 20 x 20 cm3 dengan volume air 5 liter dan kepadatan 3 ekor/liter. Ikan uji yang digunakan adalah ikan gurame dengan ukuran panjang 7,18±0,30 cm dan bobot 5,68±0,67 gram/ekor. Sebelum diberi perlakuan ikan diadaptasikan terlebih dahulu dengan salinitas 3, 6, dan 9 ppt. Pemberian paparan medan listrik dilakukan selama 3 menit sebelum ikan diberi pakan dan dilakukan 3 kali sehari setiap ikan akan diberi pakan. Pemberian pakan dilakukan setiap hari sebanyak 3 kali yaitu pukul 07.00, 12.00, dan 17.00 WIB. Rancangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah rancangan acak lengkap (RAL), dengan 4 perlakuan, yaitu Kontrol (tanpa salinitas atau 0 ppt), 3 (salinitas 3 ppt), 6 (salinitas 6 ppt), dan 9 (salinitas 9 ppt) dan masing-masing 3 kali ulangan. Pengamatan dilakukan setiap sepuluh hari sekali. Parameter yang diamati berupa data kelangsungan hidup, laju pertumbuhan bobot harian, pertumbuhan bobot, pertumbuhan panjang mutlak, rasio PU/PT, efisiensi pakan dan kualitas air. Pada perlakuan 3 ppt dengan paparan medan listrik 10 volt diperoleh data kelangsungan hidup, laju pertumbuhan bobot harian, pertumbuhan bobot, pertumbuhan panjang mutlak, rasio PU/PT, efisiensi pakan yang tertinggi, yaitu masing-masing sebesar 93,33±0,00 %; 1,02±0,10 %; 0,2189 gram/hari; 0,56±0,18 cm; 1,56±0,11 dan 43,43±14,30 %. Media pemeliharaan benih ikan gurame bersalinitas 0, 3, 6 dan 9 ppt yang diberi paparan medan listrik 10 volt selama tiga menit sebelum pemberian pakan, tidak memberikan pengaruh nyata terhadap kelangsungan hidup. Akan tetapi, memberikan pengaruh nyata terhadap kinerja pertumbuhan benih ikan gurame ukuran 6-8 cm. Kinerja pertumbuhan terbaik diperoleh pada perlakuan 3 ppt. Dalam hal ini adalah laju pertumbuhan bobot harian dan pertumbuhan panjang mutlak yaitu masing-masing sebesar 1,02±0,10% dan 0,56±0,18 cm.
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