Judul: Penambahan Glutamin pada Pakan untuk Meningkatkan Kinerja Pertumbuhan, Struktur dan Fungsi Usus Benih Ikan Patin (Pangasius hypophthalmus)
Abstrak: Ikan patin merupakan salah satu komoditas budidaya ikan tawar di Indonesia yang cukup berkembang pesat. Permasalahan yang terjadi adalah lamanya masa budidaya ikan patin untuk mencapai ukuran konsumsi (500–600 g) bekisar 5–6 bulan dengan ukuran tebar awal 5–8 cm (SNI 2002). Upaya yang dapat dilakukan untuk mempercepat masa budidaya yakni dengan pengadaan benih yang cepat tumbuh dan efisien dalam memanfaatkan pakan. Penambahan glutamin diharapkan mampu meningkatkan pertumbuhan dari benih ikan patin dengan menginisiasi peningkatan sruktur dan fungsi usus benih ikan patin. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi pengaruh penambahan glutamin pada pakan terhadap struktur dan fungsi usus, serta kinerja pertumbuhan benih ikan patin. Penelitian ini didesain menggunakan rancangan acak lengkap yang terdiri atas empat perlakuan dan tiga ulangan. Sebanyak 40 ekor ikan dengan ukuran panjang 4.54 ± 0.39 cm dan bobot awal 0.82 ± 0.01 g ditebar pada akuarium ukuran 60×50×40 cm3 dan volume air 70 L. Ikan diberi pakan dengan dosis glutamin berbeda yakni 0% (kontrol), 1%, 2%, dan 3% dengan frekuensi pemberian pakan sebanyak tiga kali sehari, yakni pada pukul 08.00, 13.00 dan 18.00 WIB menggunakan metode at satiation (sampai ikan kenyang) selama 60 hari. Parameter uji yang dievaluasi dalam penelitian ini antara lain biomassa akhir (Bt), bobot tubuh akhir (Wt), laju pertumbuhan spesifik (LPS), jumlah konsumsi pakan (JKP), retensi protein (RP), efisiensi pakan (EP), tingkat kelangsungan hidup (TKH), rasio panjang usus (PU/PT), luas permukaan vili (LPV), aktivitas enzim protease di usus dan konsentrasi glutamin di hati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ikan yang diberi pakan dengan penambahan dosis glutamin 1% dan 2% menghasilkan kinerja pertumbuhan yang lebih tinggi dibandingkan penambahan dosis glutamin 0% (kontrol), termasuk biomassa akhir, bobot tubuh akhir, laju pertumbuhan spesifik, retensi protein, dan efisiensi pakan. Hal tersebut mengindikasikan bahwa penambahan glutamin hingga 2% dianggap lebih baik karena pemanfaatan nutrien dalam pakan lebih efisien sehingga mampu meningkatkan kinerja pertumbuhan benih ikan patin. Di sisi lain, pakan yang ditambah glutamin sebesar 3% menghasilkan efek kinerja pertumbuhan yang sama dengan kontrol (0%). Hal ini diduga pemberian pakan yang ditambah glutamin 3% sudah melebihi kebutuhan optimal ikan patin, sehingga berefek pada penurunan kinerja pertumbuhan. Ikan yang diberi pakan dengan penambahan glutamin sebasar 1% dan 2% menghasilkan struktur usus (rasio panjang usus dengan panjang tubuh dan luas permukaan vili) yang lebih baik dibandingkan dengan perlakuan lainnya (0% dan 3%). Peningkatan nilai rasio panjang usus pada dosis 1% dan 2% dan nilai luas permukaan vili tertinggi pada dosis 2% mengindikasikan bahwa kapasitas area penyerapan nutrien lebih banyak sehingga nutrien yang diserap akan lebih banyak dan nantinya akan berefek pada peningkatan kinerja pertumbuhan. Penambahan glutamin dengan dosis 3% menghasilkan nilai rasio panjang usus dengan panjang tubuh serta luas permukaan vili yang lebih rendah dibandingkan dengan penambahan glutamin 1% dan 2%. Hal ini dapat mengindikasikan bahwa area kapasitas penyerapan nutriennya lebih kecil, sehingga nurtien yang diserap lebih sedikit dan berakibat pada penurunan kinerja pertumbuhan. Penambahan glutamin pada pakan secara signifikan mampu meningkatkan fungsi usus benih ikan patin. Hasil pengukuran menunjukkan nilai aktivitas enzim protease pada perlakuan penambahan glutamin lebih tinggi dengan persentase peningkatan 2 kali lipat dibandingkan dengan kontrol (0%). Selain itu, nilai
Keyword: glutamin, ikan patin, kinerja pertumbuhan, usus

Judul: Evaluasi Penambahan Alanyl-glutamin pada Pakan terhadap Pertumbuhan Ikan Patin Pangasius hypophthalmus
Abstrak: Alanyl-glutamin merupakan bentuk dipeptida dari glutamin. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi efek penambahan alanyl-glutamin dengan dosis yang berbeda pada pakan terhadap pertumbuhan ikan patin Pangasius hypophthalmus. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan empat perlakuan yaitu pakan dengan tambahan 0%, 1%, 2%, atau 3% alanyl-glutamin dengan tiga kali pengulangan. Ikan patin bobot 1,23 ± 0,12 g dan panjang 5,70 ± 0,27 cm ditebar ke dalam waring berukuran 2 x 1 x 1,5 m3 yang dibentangkan dalam kolam berukuran 20 x 10 x 1,5 m3. Ikan diberi pakan tiga kali sehari (07.00, 12.00, dan 17.00 WIB) dengan metode at satiation selama 50 hari pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan alanyl-glutamin pada pakan sampai 3% meningkatkan pertumbuhan ikan patin secara linier. Bobot individu ikan di perlakuan 3% alanyl-glutamin 1,5 kali lebih besar dari ikan di perlakuan tanpa penambahan alanyl-glutamin. Namun, tingkat kelangsungan hidup, rasio konversi pakan, rasio efisiensi protein, dan rasio panjang usus terhadap panjang tubuh ikan tidak berbeda nyata di semua perlakuan.
Keyword: alanyl-glutamin, patin, Pangasius hypophthalmus, 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