Judul: Kinerja Produksi dan Model Pertumbuhan Glass Eel Ikan Sidat Anguilla bicolor bicolor pada Media Bersalinitas 8 g.L-1 dengan Penambahan Kalsium Karbonat (CaCO3) yang Berbeda.
Abstrak: Ikan sidat merupakan komoditas perikanan yang memiliki nilai ekonomis tinggi. Permasalahan utama dalam budidaya glass eel ikan sidat yaitu tingkat mortalitas yang tinggi dan belum ada standar dari model pertumbuhan glass eel ikan sidat. Model pertumbuhan ini dapat digunakan sebagai dasar prediksi bagi pertumbuhan glass eel ikan sidat terhadap lamanya waktu pemeliharaan. Tujuan penelitian ini untuk menentukan konsentrasi kalsium karbonat yang optimum pada kinerja produksi dan model pertumbuhan glass eel ikan sidat. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan perlakuan kalsium karbonat 20, 40, 60, dan 80 mg.L-1 yang masing-masing diulang sebanyak tiga kali. Glass eel yang digunakan berukuran awal 0,16±0,01 g.ekor-1 dan dipelihara selama 30 hari menggunakan sistem resirkulasi. Selama pemeliharaan, ikan diberi pakan alami yaitu artemia dan bloodworm sebanyak tiga kali sehari secara at satiation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan kalsium karbonat yang optimum pada konsentrasi 60 mg.L-1. Perlakuan tersebut menghasilkan derajat kelangsungan hidup glass eel sebesar 100 %, biomassa akhir rata-rata 1417,5 g, laju pertumbuhan mutlak 0,037 g.hari-1, laju pertumbuhan spesifik 7,11 %.hari-1, dan rasio konversi pakan 1,06. Model regresi pertumbuhan (y = bobot dan x = hari) dari perlakuan 60 mg.L-1 yaitu y = 0,0367x + 0,1075 (R2 = 0,9701).
Keyword: Glass eel, kalsium karbonat (CaCO3), model pertumbuhan, resirkulasi

Judul: Kinerja Produksi Pendederan Glass Eel Anguilla bicolor bicolor pada Media Bersalinitas dan Berkalsium yang Berbeda
Abstrak: Ikan sidat merupakan salah satu ikan ekonomis penting dengan kandungan gizi yang tinggi sehingga sangat digemari. Akibatnya permintaan ikan sidat baik di dunia maupun di Indonesia meningkat, hal ini berdampak terhadap peningkatan aktivitas budidaya ikan sidat. Hingga saat ini benih ikan sidat untuk kegiatan budidaya masih sangat bergantung dari alam sehingga aktivitas penangkapan benih ikan sidat menimgkat khususnya stadia glass eel dan elver sehingga berdampak terhadap penurunan populasi ikan sidat di alam. Salah satu upaya untuk meminimalisir pemanfaatan benih ikan sidat khususnya glass eel dari alam yaitu dengan meningkatkan kinerja produksi glass eel pada tahap pendederan. Manipulasi salinitas dan kalsium pada media budidaya merupakan teknologi sederhana, murah dan mudah. Melalui manipulasi ini maka diharapkan glass eel lebih efisien dalam penggunaan energi untuk osmoregulasi sehingga pada akhirnya dapat meningkatkan kelangsungan hidup dan pertumbuhan. Efisiensi energi dapat dilakukan dengan menyediakan lingkungan hidup yang optimal. Terpenuhinya kebutuhan kalsium serta salinitas yang optimum diharapkan mampu menekan stres fisiologis. Berdasarkan pernyataan tersebut di atas maka penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja produksi pada pendederan glass eel Anguilla bicolor bicolor melalui manipulasi salinitas dan kalsium pada media budidaya. Penelitian ini terdiri dari empat tahap yaitu (1) penentuan kisaran salinitas pada pemeliharaan glass eel A. bicolor bicolor; (2) penentuan nilai salinitas optimum pada pemeliharaan glass eel A. bicolor bicolor; (3) penentuan kisaran kadar kalsium pada salinitas optimum untuk pemeliharaan glass eel A. bicolor bicolor; (4) kinerja produksi pendederan glass eel A. bicolor bicolor pada media bersalinitas optimum dengan penambahan kalsium yang berbeda. Penelitian tahap pertama dan kedua bertujuan untuk menentukan kisaran dan nilai salinitas optimal pada pemeliharaan glass eel A. bicolor bicolor. Ikan yang digunakan diperoleh dari muara Cimandiri Palabuhan Ratu, Sukabumi Jawa Barat dengan bobot 0,12 – 0,20 g dan dipelihara pada akuarium berdimensi 60 cm x 30 cm x 30 cm yang disi air sebanyak 30 liter. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap. Percobaan tahap satu terdiri dari empat perlakuan salinitas yaitu (A) 0 g L-1, (B) 10 g L-1, (C) 20 g L-1, dan (D) 30 g L-1. Percobaan tahap dua terdiri dari lima perlakuan salinitas yaitu (A1) 0 g L-1, (B1) 4 g L-1, (C1) 8 g L-1, (D1) 12 g L-1 dan (E1) 16 g L-1. Masing-masing ulangan pada kedua tahapan yaitu tiga kali. Tahap pertama ikan dipelihara selama 14 hari sedangkan tahap dua ikan dipelihara selama tujuh hari. Selama pemeliharaan ikan tidak diberi makan (dipuasakan). Hasil penelitian tahap satu dan tahap dua menunjukkan bahwa kelangsungan hidup tidak berbeda nyata antar perlakuan, sedangkan laju penurunan biomassa mutlak berbeda nyata antar perlakuan. Penelitian tahap satu menunjukkan bahwa kisaran salinitas 10 g L-1 menunjukkan pemakaian protein, pemakaian energi, gradien osmotik dan tingkat konsumsi oksigen terendah sehingga laju penurunan biomassa mutlak rendah. Hasil analisis regresi polinomial menunjukkan bahwa kisaran salinitas optimum adalah 5,00 - 13,40 g L-1. Tahap dua menunjukkan bahwa salinitas 8 g L-1 adalah nilai salinitas yang mendekati kondisi optimum bagi kelangsungan hidup dan pertumbuhan glass eel A. bicolor bicolor. Parameter fisika dan kimia air selama pemeliharaan berada dalam kisaran toleransi untuk budidaya ikan sidat A. bicolor bicolor. Penelitian tahap tiga bertujuan untuk
Keyword: Anguilla bicolor bicolor, glass eel, kalsium, kinerja produksi, salinitas

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