Judul: Pengaruh Tingkat Kepadatan terhadap Ketahanan Umpan Hidup Teri (Stolephorus spp.) di Tempat Penyimpanan Sementara "Gogona" Pada Perikanan Bagan Perahu (Liftnet) di Selat Bacan.
Abstrak: Penangkapan cakalang menggunakan pole and line saat ini masih populer di perairan Indonesia Timur. Salah satu syarat yang harus dipenuhi untuk keberhasilan penangkapan cakalang menggunakan pole and line adalah tersedianya umpan hidup. Tidak jarang kapal pole and line tidak melaut karena kekurangan atau tidak mendapat umpan, sehingga perlu dilakukan uji coba penyimpanan sementara kelebihan ikan umpan hidup hasil tangkapan bagan dalam tempat penyimpanan yang sesuai. Penelitian ini dilakukan di Selat Bacan, Maluku Utara, pada bulan Agustus 1999. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh perbedaan kepadatan ikan umpan dan pengaruh faktor lingkungan perairan terhadap ketahanan hidup ikan umpan. Bentuk kurungan terapung atau "gogona" adalah kubus dengan volume yang sama. Volume umpan hidup yang dicobakan pada masing-masing k urungan adalah 20 liter, 30 liter dan 40 liter. Ketiga gogona tersebut dicobakan pada waktu yang sama dengan lama pengamatan setiap ulangan selama enam jam. Faktor lingkungan yang diamati adalah suhu, salinitas dan kadar oksigen perairan. Perbedaan kepadatan umpan hidup yang dicobakan diharapkan dapat mempengaruhi tingkat kematian ikan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh perbedaan jenis ikan umpan terhadap hasil tangkapan cakalang dengan pole and line di Bajoe, Kabupaten Bone, Sulawesi Selatan
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari pengaruh perbedaan jenis ikan umpan terhadap hasil tangkapan cakalang dengan pole and line dan mengkaji permasalahan umpan yang dihadapi oleh nelayan setempat. Ikan umpan yang digunakan pada penelitian ini adalah ikan teri (Stolephorus sp.) dan ikan rambe (Dipterygonotus balteatus). Penelitian ini dilakukan di Bajoe, Kabupaten Bone, Sulawesi Selatan, yang berlangsung pada bulan Maret sampai dengan Agustus 1994. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survai. Hasil penelitian selama 20 kali trip operasi menunjukkan total jumlah hasil tangkapan setiap 1 kg umpan teri sebanyak 131 ekor dengan nilai tengah 7 ekor. Untuk penggunaan ikan rambe diperoleh total jumlah hasil tangkapan setiap 1 kg umpan sebanyak 94 ekor dengan nilai tengah 5 ekor. Total berat hasil tangkapan setiap 1 kg umpan teri seberat 330 kg dengan nilai tengah sebesar 16,50 kg. Untuk penggunaan setiap 1 kg jenis umpan rambe diperoleh total berat hasil tangkapan sebesar 221 kg dengan nilai tengah 10,55 kg. Ikan teri memberikan nilai tengah hasil tangkapan yang lebih besar daripada ikan rambe baik dalam satuan jumlah maupun berat hasil tangkapan. Hasil uji Jumlah Jenjang Wilcoxon terhadap kedua jenis umpan pada taraf nyata 5% diperoleh beda nyata dengan nilai R hitung sebesar 325,5 untuk berat hasil tangkapan dan 327,5 untuk jumlah hasil tangkapan. Nilai R yang diperoleh keduanya lebih kecil dari nilai R yaitu 337. Hal ini menunjukkan bahwa penggu- naan jenis umpan yang berbeda berpengaruh nyata terhadap hasil tangkapan caka- lang, baik dalam satuan jumlah maupun berat. Jenis umpan teri memberikan nilai ..dst
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