Judul: Pemanfaatan azolla lemna dan campuran keduanya terhadap pertumbuhan ikan koan
Abstrak: Untuk mengetahui manfaat Azolla (Azolla pinnata), Lemna Lemna sp. ) dan campuran keduanya terhadap pertumbuhan ikan Koan: Azolla, Lemna, dan campuran 50 % Azolla dan 50% Lemna dalam bentuk segar (basah) diberikan pada ikan Koan sebanyak 100 -250% bobot tubuh. per hari. Masing-masing makanan tersebut diatas diberikan 2 kali sehari (pagi dan sore hari ) Wadah pemeliharaan berupa bak beton berukuran 1x0,6x0,6 m³ sebanyak 9 buah diisi air setinggi 0,50 m dan diaerasi. Ikan Koan berbobot 69 gram dipelihara di dalam wadah tersebut di atas selama 60 hari dengan kepadatan 15 ekor per m². Setiap 10 hari dilakukan penimbangan bobot ikan serta penyesuaian jumlah makanan. Air yang digunakan untuk penelitian ini berasal dari sumur Kolam Percobaan Babakan Fakultas Perikanan IPB. Air tersebut diperiksa sifat fisika dan kimianya pada awal, tengah dan akhir penelitian. Hasil pemeriksaan air menunjukkan sifat fisika dan kimia air berada pada kisaran yang layak untuk pertumbuhan ikan. Laju pertumbuhan harian dan efisiensi makanan berbeda dengan berbedanya jenis makanan. Laju pertumbuhan harian dan efisiensi makanan tertinggi diperoleh pada pemberian makanan Lemna, masing-masing sebesar 1.99% dan 2,01%. Semakin banyak persentase Lemna dalam. makanan semakin tinggi laju pertumbuhan harian dan efisiensi makanan. Dan persamaan yang terbentuk untuk laju pertumbuhan harian yaitu : Y = 1,179444 + 0,823333 X, sedangkan untuk efisiensi makanan adalah Y = 1,153889 + 0,883333 x. Hak ch Untuk penerapan evaluasi lebih lanjut dan untuk kepentingan pemanfaatan tanaman air sebagai makanan ikan Koan, disarankan agar diadakan penelitian lebih lanjut untuk mencari feeding level Lemna yang tepat untuk ikan Koan.
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan benih ikan koan (Ctenopharyngodon idella C.V.) pada berbagai tingkat pemberian pakan
Abstrak: ik IP Universit Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh jumlah pakan harian terhadap pertumbuhan benih ikan koan (Ctenopharyngodon idella C.V.) yang berukuran panjang 23 sentimeter dengan padat penebaran 1 ekor per liter air. Penelitian ini dilakukan di Instalasi Kolam Percoba- an Balai Penelitian Perikanan Air Tawar Cibalagung, Bogor, dari tanggal 30 Maret sampai dengan 10 Mei 1989. Pakan yang digunakan berupa tepung dengan kadar pro- tein 40,92%, diberikan 2 kali sehari dengan jumlah yang sama, pada pukul 09.00, dan pukul 17.00. Penyesuaian jum- lah pakan dilakukan seminggu sekali setelah penimbangan ikan. Wadah budidaya yang digunakan terdiri dari 12 buah bak kayu yang masing-masing berukuran panjang 30 cm, lebar 30 cm dan tinggi 30 cm. Wadah diisi air sebanyak 20 liter dan setiap wadah diisi 20 ekor ikan. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan tingkat pemberian pakan (3,6,9,12 % bobot ikan) sebagai perlakuan, dan masing-masing mendapat ulangan sebanyak tiga kali.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Sidik Jari Menggunakan Support Vector Machine Dengan Feature Berbasis Minutiae Menggunakan Metode Region
Abstrak: Manual fingerprint classification proceeds by carefully inspecting the geometric characteristics of major ridge curves in a fingerprint image. This research proposed an automatic approach of identifying the geometric characteristics of ridges based on minutiae position and angle. Position and angle of minutiae are analyzed using region method. Region was used to discretize the number of minutiae. Positions of minutiae in a region give information about its relation to another region. Angles of minutiae indicate the ridge flow direction. Support vector machine, a binary classifier, is used to classify the fingerprint based on those characteristics. In this research, the classes are left loop, right loop, whorl, arch and tented arch. This research used 2695 fingerprint images from NIST. Classification performance is measured using 3-fold cross validation method. This research achieved 79.7 % accuracy. As we only used local features in this research, further research needs to be conducted especially to investigate global features.
Keyword: