Judul: Pertumbuhan ikan gurame (Osphronemus gouramy Lac.) yang diberi pakan dengan komposisi berbeda
Abstrak: Pada budidaya intensif, biaya produksi yang terbesar adalah biaya pengadaan pakan yaitu 40-70% dari biaya produksi. Untuk meningkatkan efisiensi, maka dicari formulasi pakan yang berkualitas dan ketersediaan bahan pakan mudah didapat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh komposisi pakan yang berbeda terhadap pertumbuhan ikan gurame ukuran 25.06-30.80 gram. Pelaksanaan penelitian dilakukan di laboratorium Nutrisi Ikan, Kolam Percobaan Babakan Darmaga, Fakultas Perikanan IPB pada bulan Mei 1996 sampai dengan Juli 1996. Adapun wadah yang digunakan adalah akuarium dengan ukuran (50 x 40 x 35) cm sebanyak 12 buah dan kepadatan ikan tiap akuarium sebanyak satu ekor. Pakan diberikan pada ikan sampai kenyang dengan frekuensi tiga kali sehari yaitu pada pukul 8 pagi, 1 siang dan 5 sore. Pakan untuk penelitian terdiri dari empat macam pakan. Keempat pakan tersebut mempunyai kadar protein relatif sama yaitu 38% (32% protein dapat dicerna) dengan rasio energi - protein untuk pakan perlakuan A, B dan C adalah 8 kkal DE/gr protein serta pakan perlakuan D adalah 9 kkal DE/gr protein. Pakan diberikan dalam bentuk pasta. Sebagai sumber protein adalah tepung ikan, tepung darah, tepung kedelai dan bungkil kacang tanah, sedangkan sebagai sumber karbohidrat adalah tepung jagung, bekatul dan dedak gandum atau wheat pollard. Laju pertumbuhan harian ikan dapat diketahui dengan mengukur bobot badan ikan yang dilakukan setiap 14 hari sekali, sedangkan untuk mengetahui nilai retensi protein dan retensi lemak dilakukan analisis proksimat yang terdiri dari analisis kadar air, kadar protein kasar dan kadar lemak pada pakan dan tubuh ikan di awal dan akhir penelitian…dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh tingkat pemberian pakan terhadap pertumbuhan dan efisiensi pakan ikan Gurami (Osphoronemus goramy Lac.) berukuran 2,5 gram pada suhu media 29 derajat celcius
Abstrak: Suatu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat pemberian pakan terhadap pertumbuhan dan efisiensi pakan bagi benih gurami berukuran 2.5 gram pada suhu media 29 °C. Penelitian ini dilakukan di Instalasi Kolam Percobaan Cibalagung, Balai Penelitian Perikanan Air Tawar, Bogor mulai bulan September 1993 sampai bulan Pebruari 1994. Wadah yang digunakan adalah 12 buah akuarium berukuran masing-masing 40 x 40 x 30 cm³ yang berisi 30 liter air. 3 Setiap wadah diisi 10 ekor ikan. Suhu media distabilkan 29 °C dengan menggunakan automatic heater. Tingkat pemberian pakan yang diberikan adalah 1%, 3%, 5% dan 7% dari bobot biomassa ikan. Pakan yang digunakan berkadar protein 45% dengan frekuensi pemberian pakan 4 kali sehari. Penyesuaian jumlah pakan dilakukan setiap dua minggu sekali setelah penimbangan ikan. Parameter yang diamati adalah laju pertumbuhan harian, efisiensi pa- kan dan kelangsungan hidup serta parameter fisika kimia air yang meliputi pH, oksigen terlarut, alkalinitas, CO2 bebas dan kadar ammonia…dst
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