Judul: Peningkatan padat tanam rumput laut Gracilaria verrucosa pada sistem polikultur dengan ikan nila Oreochromis niloticus dalam rangka peningkatan produksi dan perbaikan lingkungan akuakultur
Abstrak: Rumput laut mampu menyerap limbah nitrogen dan fosfat yang dihasilkan oleh ikan, dan menggunakan kualitas air ini untuk pertumbuhan, serta memperbaiki media hidup ikan nila hingga diperoleh kondisi optimal untuk pertumbuhan dan peningkatan produksi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan padat tanam terbaik rumput laut yang dipelihara bersama ikan nila sebagai upaya peningkatan produksi dan efisiensi lingkungan budidaya. Ikan nila (ukuran 1,8-2,0 gram) ditebar dengan kepadatan tanam 100 ekor/m3 di akuarium berukuran 90x30x40 cm (81 L) pada media bersalinitas 20 ppt dan dipolikultur bersama rumput laut dengan berbagai kepadatan, yaitu 0, 200, 400, dan 600 gram/m3. Hasil penelitian menujukkan bahwa peningkatan padat tanam rumput laut (x) mengakibatkan peningkatan laju pertumbuhan harian ikan nila (y), sesuai persamaan y = 2,030 + 0,00686x – 0,0000016x2 + 0,0000001x3, dengan R2=76,7%. Perlakuan 0, 200, 400, dan 600 gram/m3 (x) menghasilkan laju pertumbuhan harian ikan nila (y) 2,03, 2,91, 3,05, dan 3,12 % per hari secara berurutan masing-masing padat tanam (p<0,05), dan memiliki tingkat kelangsungan hidup 72,84, 85,19, 90,12, dan 91,36% secara berurutan (p<0,05). Hasil pengukuran kimia air menunjukkan bahwa peningkatan padat tanam rumput laut akan mengurangi konsentrasi amonium, nitrit, nitrat dan fosfat. Pengurangan unsur hara perlakuan 0, 200, 400, dan 600 gram/m3 terbesar pada nitrogen dalam bentuk nitrat (NO3-) yaitu 0%, 77,67±0,17, 86,36±0,78, 94,95±2,02. Jadi, padat tanam 600 gram/m3 rumput laut meningkatkan produksi ikan nila dengan laju pertumbuhan harian 3,12 % per hari dan menghilangkan unsur hara paling besar.
Keyword: 

Judul: Kemampuan Serap Rumput Laut Gracilaria sp. terhadap Nitrogen Hasil Buangan Limbah Budidaya Udang Windu Penaeus monodon dalam Sistem Polikultur
Abstrak: Polikultur merupakan salah satu sistem produksi budidaya yang memelihara dua atau lebih organisme dalam satu wadah budidaya. Untuk meningkatkan produksi rumput laut Gracilaria sp. dan udang windu Penaeus monodon dapat diterapkan dengan pengembangan sistem polikultur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan serap rumput laut terhadap amoniak, nitrit, dan nitrat hasil buangan limbah budidaya udang windu dalam sistem polikultur. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap dengan perlakuan padat penebaran udang windu 0, 8, 16 dan 24 ekor/0,27 m2 + 30 g/0,27 m2 rumput laut. Media air tidak dilakukan pergantian selama penelitian untuk memastikan tidak adanya limbah udang windu yang terbuang. Hasil penelitian menunjukkan penyerapan N tertinggi terjadi pada perlakuan 16 ekor/0,27 m2 sebesar 0,266 (µmol/g)x103/hari dengan peningkatan laju pertumbuhan harian sebesar 2,63%. Semakin besar penyerapan N limbah budidaya udang maka laju pertumbuhan rumput laut akan semakin tinggi. Hasil penelitian menunjukkan rumput laut dapat menghilangkan konsentrasi amoniak, nitrit, dan nitrat sebesar 61,08, 58,68, dan 62,04%. Selama penelitian rumput laut dapat menjaga kisaran konsentrasi amoniak sebesar 0,006-0,028 mg/L dan nitrit 0,001-0,012 mg/L yang masih dalam kondisi baik untuk budidaya udang windu.
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