Judul: Kelangsungan hidup dan pertumbuhan pascalarva udang windu ( Penaeus monodon Fab. ) dengan pemberian rebon ( Acetes sp. ), kerang ( Meretrix ) dan campuran keduanya
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan di Balai Benih Udang PT Humpuss, bulan Maret sampai April 1988, dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian berbagai macam makanan buatan tanpa proses yaitu kerang rebon (Meretrix meretrix), (Acetes sp.) dan campuran keduanya terhadap kelangsungan hidup dan pertumbuhan pascalarva udang windu. Panjang awal benih yang digunakan rata-rata 8.0 mm dipelihara dengan padat penebaran 10 ekor per liter atau 350 ekor per wadah. Selama penelitian digunakan udang windu (pasca larva 8) yang dipelihara selama 12 hari. Wadah yang digunakan adalah bak styroform berukuran 47.5 x 32.0 x 32.0 cm³. Volume air dalam setiap wadah 350 liter. Setiap hari dilakukan pergantian air dan penyifonan. Makanan yang diberikan berupa rebon, kerang dan campuran keduanya dalam bentuk pasta diberikan sebesar 100% dari bobot biomassa. Makanan diberikan empat kali sehari, yaitu pukul 06.00, 12.00, 18.00 dan 24.00. Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan lima perlakuan yaitu pemberian makanan 100% rebon; 25% kerang dan 75% rebon; 50% kerang dan 50% rebon; 75% kerang dan 25% rebon 100% kerang, dengan tiga ulangan bagi setiap perlakuan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemberian ransum LNI/UW/C.03/E.01/7,77 berkadar protein 35 persen sebanyak 40, 60, 80 dan 100 persen berat biomassa terhadap pertumbuhan pascalarva udang windu ( Penaeus monodon Fabricius ) pada padat penebaran awal 100 ekor PL - 22 per meter persegi
Abstrak: Tujuan penelitian penulis adalah mencari diantara tingkat pemberian ransum LNI/UW/C.03/E.01/7,77 yang diuji yang dapat menghasilkan pertumbuhan dan kelangsungan hidup tertinggi dari pascalarva udang windu selama kurun waktu empat minggu pada kondisi penelitian penulis. Penelitian dilaksanakan di Balai Budidaya Air Payau, Jepara, Jawa Tengah, dari tanggal 14 Agustus 1987 sampai 18 September 1987. Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan acak lengkap klasifikasi satu arah, dengan empat perlakuan dan țiga ulangan untuk masing-masing perlakuan. Keempat perlakuan tersebut adalah tingkat pemberian ransum LNI/UW/ C.03/E.01/7,77, sebanyak berturut-turut 40, 60, 80 dan 100 persen berat biomassa ulangan. Udang uji yang digunakan adalah udang windu pada stadia perkembangan pascalarva-20 (PL-20), dengan berat awal individu rata-rata berkisar antara 4,8 sampai 5,3 mg. Padat penebaran awal yang digunakan adalah 100 ekor per meter persegi atau 32 ekor per wadah. Wadah penelitian yang digunakan adalah dua belas buah 3 tangki kayu, berukuran 80 X 40 X 40 cm yang bagian dalamnya dilapisi plastik. Wadah diisi air laut berkadar garam sekitar 25 permil sedalam 25 cm. Media budidayanya diaerasi terus menerus, dan sehari sekali sisa makan dan kotoran udang dikeluarkan dengan cara menyiphon dan mengganti media sebanyak sepertiga volumenya. ...
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