Judul: Efektivitas hormon tiroksin (T4) dan hormon pertumbuhan rekombinan (rGH) terhadap pertumbuhan dan kelangsungan hidup larva ikan baung (Hemibagrus nemurus)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk menguji efektivitas hormon tiroksin dan hormon pertumbuhan rekombinan serta gabungan dari kedua hormon tersebut yang diaplikasikan pada ikan baung berumur 0 hari (baru menetas) melalui perendaman. Larva ikan baung mendapat perlakuan berupa perendaman hormon yakni tiroksin 0,1 mg/L (T), hormon pertumbuhan rekombinan ikan kerapu kertang (rELGH) 5 mg/L (G), kombinasi hormon tiroksin 0,1 mg/L dan rELGH 5 mg/L (GT), dan kontrol (K). Setiap perlakuan diulang sebanyak 5 kali. Ikan uji terlebih dahulu diberi kejutan salinitas (NaCl 2,5%) selama 2 menit sebelum dilakukan proses perendaman untuk memudahkan masuknya hormon ke dalam tubuh ikan. Kemudian ikan direndam selama 1 jam di dalam larutan hormon dengan kadar salinitas (NaCl 0,5%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa perendaman hormon tiroksin dapat meningkatkan laju penyerapan kuning telur dan pertumbuhan sebesar 21,17% dibandingkan kontrol dan memberikan nilai tingkat kelangsungan hidup larva ikan baung sebesar 82,22%. Perendaman hormon tiroksin memberikan hasil yang paling efektif dalam meningkatkan pertumbuhan dan nilai tingkat kelangsungan hidup larva yang baik serta membutuhkan biaya yang lebih murah dibandingkan dengan perlakuan lainnya.
Keyword: Thyroxine, Recombinant, Growth hormone, Hemibagrus nemurus, Immersion, Development, Growth, Survival

Judul: The Effectiveness of Thyroxine Hormone (T4) and Recombinant Growth Hormone (rGH) on Growth of Betta Fish (Betta sp.) Larvae
Abstrak: Ikan cupang giant merupakan jenis ikan cupang yang banyak diminati dan dapat diperoleh melalui perkawinan silang, namun keturunannya memiliki laju pertumbuhan yang lebih rendah dibandingkan dengan induknya. Hal tersebut dapat diatasi dengan pemberian hormon untuk meningkatkan laju pertumbuhan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi efektivitas perendaman hormon tiroksin dan hormon pertumbuhan rekombinan terhadap pertumbuhan larva ikan cupang. Penelitian ini dilakukan dengan metode eksperimental menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 5 perlakuan: A, kontrol; B, 10 mg/L rGH; C, 0,05 mg/L T4 + 10 mg/L rGH; D, 0,1 mg/L T4 + 10 mg/L rGH; dan E, 0,15 mg/L T4 + 10 mg/L rGH dan 5 ulangan. Larva yang berumur 7 hari berukuran bobot rata-rata sebesar 0,043±0,001 g dan panjang rata-rata 5,721±0,001 mm dilakukan perendaman selama 24 jam dengan kepadatan 50 ekor/akuarium. Hasil terbaik terdapat pada perlakuan D yang dilihat dari parameter pertumbuhan berat mutlak (2,153 g), pertumbuhan panjang mutlak (35,388 mm), pertumbuhan panjang relative (6,297%) dan laju pertumbuhan harian (13,67%)., Giant betta fish is a type of betta fish that is in great demand and can be obtained through cross-breeding, but the offspring have a lower growth rate than the parent. This can be supported by giving hormones to increase the growth rate. This study aims to identify the effectiveness of soaking the thyroxine hormone and recombinant growth hormone on the growth of Betta fish larvae. This research was conducted with an experimental method using a completely randomized design (RAL) with 5 treatments: A, control; B, 10 mg/L rGH; C, 0.05 mg/L T4 + 10 mg/L rGH; D, 0.1 mg/L T4 + 10 mg/L rGH; and E, 0.15 mg/L T4 + 10 mg/L rGH and 5 replications. 7 days old larvae with average 0,043±0,001 g of weight and 5,721±0,001 mm of length were soaked for 24 hours. The best results were found in treatment D as seen from the parameters of absolute weight growth (2.153 g), absolute length growth (35.388 mm), relative length growth (6.297%) and daily growth rate (13.67%).
Keyword: Cupang, Tiroksin, Hormon Pertumbuhan Rekombinan, betta, recombinant growth hormone, thyroxine

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: