Judul: Kinerja Produksi Benih Gurame Osphronemus gouramy Lac. Ukuran 8 cm dengan Padat Penebaran 3, 6 dan 9 ekor/liter pada Sistem Resirkulasi.
Abstrak: Salah satu komoditas akuakultur yang memiliki nilai ekonomis tinggi adalah gurame (Osphronemus gouramy Lac.). Komoditas ini memiliki harga jual dan konsumsi yang tinggi. Untuk memenuhi kebutuhan pasar gurame tersebut, maka perlu suatu dukungan terhadap ketersediaan benih sehingga produktivitas pembesaran dapat ditingkatkan. Salah satu teknologi yang dapat diterapkan untuk meningkatkan ketersediaan benih adalah dengan menggunakan padat tebar tinggi yang ditunjang melalui pemberian pakan dan perbaikan kualitas air. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja produksi pendederan benih gurame Osphronemus gouramy Lac. ukuran 8 cm dengan padat penebaran 3, 6, dan 9 ekor/liter pada sistem resirkulasi. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari sampai April 2009 bertempat di Laboratorium Sistem dan Teknologi, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Ikan uji yang digunakan adalah ikan gurame dengan panjang rata-rata awal 5,90±0,11 cm dan bobot rata-rata awal 5,64±0,34 g yang dipelihara dalam akuarium (30 x 20 x 20 cm) sistem resirkulasi selama masa pemeliharaan 28 hari. Rancangan perlakuan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) yang terdiri dari 3 perlakuan yaitu padat tebar 3, 6 dan 9 ekor/liter serta 3 kali ulangan. Setiap akuarium diisi air sebanyak 6 liter. Ikan diberi pakan komersial dua kali sehari (pagi dan sore hari) berupa pelet dengan protein 38-39% sebanyak 4% biomassa. Hasil penelitian menunjukkan, bahwa peningkatan padat penebaran dari 3 hingga 9 ekor/liter memberikan pengaruh yang berbeda terhadap tingkat kelangsungan hidup, laju pertumbuhan bobot harian, laju pertumbuhan panjang mutlak, koefisien keragaman dan efisiensi pakan. Padat tebar 3, 6 dan 9 ekor/liter memberikan tingkat kelangsungan hidup berturut turut sebesar 79,63%, 75,95% dan 72,84%; pertumbuhan bobot harian sebesar 1,42%, 1,26% dan 1,21%; laju pertumbuhan panjang mutlak sebesar 1,92%, 1,72% dan 1,68%; koefisien keragaman sebesar 6,74%, 5,48% dan 5,44%, serta efisiensi pakan sebesar 28,60%, 17,43% dan 14,69%. Kinerja produksi tertinggi dicapai pada padat tebar 9 ekor/liter yaitu; keuntungan Rp 18.545.603; R/C 1,34; Break Event Point (BEP) dalam rupiah Rp 15.231.595; Break Event Point (BEP) dalam unit 8.686 ekor, Pay Back Period (PP) 0,20 tahun, Harga Pokok Produksi (HPP) Rp 1.194 dan biaya produksi per unit Rp 1.309. Untuk tujuan produksi pendederan ikan gurame sebaiknya digunakan padat penebaran 9 ekor/liter.
Keyword: 

Judul: Produksi Pendederan Benih Gurami Osphronemus gouramy Lac. Ukuran 6 cm pada Padat Penebaran 2, 3, 4 dan 5 ekor/liter
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja produksi pendederan benih gurami Osphronemus gouramy Lac. ukuran 6 cm dengan padat penebaran 2, 3, 4 dan 5 ekor/liter yang dipelihara di akuarium. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2009 sampai dengan bulan September 2009 bertempat di Laboratorium Sistem Produksi dan Manajemen Akuakultur, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Ikan uji yang digunakan adalah benih ikan gurami dengan panjang rata-rata 4,01±0,20 cm dan bobot rata-rata 1,99±0,40 gram yang dipelihara dalam akuarium selama masa pemeliharaan 35 hari. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) yang terdiri dari 4 perlakuan yaitu padat tebar 2, 3, 4 dan 5 ekor/liter serta 3 kali ulangan. Setiap akuarium diisi air sebanyak 10 liter. Ikan diberi pakan komersil tiga kali sehari berupa pelet berdiameter 1 mm dengan kadar protein 38-39% dengan jumlah pemberian per hari 6% dari biomassa ikan. Setiap hari dilakukan penyifonan kotoran pada dasar akuarium dan pergantian air 75% dari total volume air pemeliharaan. Suhu dipertahankan 290C dan aerasi di dalam air dijalankan terus menerus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan padat penebaran dari 2 hingga 5 ekor/liter memberikan pengaruh yang berbeda terhadap derajat kelangsungan hidup, laju pertumbuhan bobot harian, pertumbuhan panjang mutlak, koefisien keragaman panjang dan efisiensi pakan. Pada padat tebar 2, 3, 4 dan 5 ekor/l diperoleh derajat kelangsungan hidup berturut-turut sebesar 100%, 88,89%, 80,83%, 69,33%; laju pertumbuhan bobot harian sebesar 4,05%, 3,93%, 3,76%, 3,46%; pertumbuhan panjang mutlak sebesar 2,01 cm, 1,86 cm, 1,78 cm, 1,51 cm; nilai koefisien keragaman panjang sebesar 3,04%, 3,45%, 8,36%, 10,66%; serta efisiensi pakan sebesar 76,52%, 69,20%, 61,36%, 48,40%. Perhitungan efisiensi ekonomi tertinggi dalam skala produksi 6400 liter/tahun diperoleh pada perlakuan 4 ekor/liter dengan keuntungan sebesar Rp. 4.279.956; R/C 1,26; PP 0,90 tahun dan biaya produksi per ekor sebesar Rp 793. Pada penelitian ini secara umum kualitas air yang diperoleh masih berada dalam kisaran optimum bagi pertumbuhan dan perkembangan benih ikan gurami. Untuk tujuan produksi pendederan benih ikan gurami ukuran 6 cm sebaiknya dilakukan dengan padat penebaran 4 ekor/liter.
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