Judul: Toksisitas daun paci-paci (Leucas lavandulaefolia) terhadap ikan gurami (Osphronemus gouramy L.)
Abstrak: Salah satu ikan konsumsi yang bernilai ekonomis penting adalah ikan gurami (Osphronemus gouramy L.). Sebagai usaha pemenuhan permintaan masyarakat yang terus meningkat akan ikan ini, maka perlu dilakukan usaha pembudidayaannya secara intensif. Kendala utama yang mengakibatkan penurunan produksi ikan adalah adanya serangan hama penyakit. Penyakit pada ikan gurami biasanya terjadi pada masa pendederan. Umumnya patogen yang menyerang adalah parasit, jamur dan bakteri. Alternatif yang dilakukan petani saat ini untuk mengendalikan penyakit pada ikan gurami adalah dengan mencoba berbagai bahan alami yang murah dan mampu membunuh penyakit tetapi tidak membunuh ikan. Daun paci-paci (Leucas lavandulaefolia) merupakan contoh bahan alami yang digunakan untuk mengobati ikan gurami dari serangan jamur dan borok akibat bakteri. Pemeriksaan toksisitas bahan uji daun paci-paci merupakan tahap pertama yang harus dilakukan untuk penggunaan selanjutnya sebagai bahan obat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui toksisitas daun paci-paci (Leucas lavandulaefolia) terhadap ikan gurami (Osphronemus gouramy L.) pada ukuran pendederan (5±0,5021 gram per ekor ikan ). Tahapan penelitian yang dilakukan adalah tahapan uji pendahuluan, uji toksisitas akut untuk memperoleh nilai LC5096 jam dan uji toksisitas sub-kronis untuk mengetahui pengaruh patologi kasar dari bahan uji. Uji pendahuluan bertujuan untuk mengetahui ambang atas dan ambang bawah dari bahan uji yang akan digunakan. Konsentrasi yang digunakan adalah 0.78 g/L; 1.31g/L; 1.67 g/L; 2.18 g/L; 2.82 g/L; 3.65 g/L dan 0 g/L sebagai kontrol. Dari sini diperoleh ambang atas sebesar 0.78 g/L dan ambang bawah sebesar 3.65 g/L. Ambang atas adalah konsentrasi terbesar bahan uji yang mengakibatkan kematian ikan uji tidak lebih...
Keyword: 

Judul: Penggunaan ekstrak daun paci-paci leucas sp. untuk pencegahan penyakit mikotik pada ikan gurame osphronemus gouramy lac.
Abstrak: Penanganan pada saat pengangkutan benih maupun panen sering menyebabkan luka-luka pada tubuh ikan. Hal ini berpeluang menimbulkan penyakit mikotik yang disebabkan oleh cendawan. Upaya pencegahan dan pengendalian dengan menggunakan obat-obatan kimia dapat menyebabkan pencemaran lingkungan dan ada yang bersifat karsinogenik. Alternatif yang dapat digunakan adalah penggunaan paci-paci yang berbasis fitofarmaka. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh ekstrak daun paci-paci pada pencegahan penyakit mikotik. Penelitian ini menggunakan lima perlakuan yaitu kontrol positif; dosis ekstrak 0 g/l (kontrol negatif); 0,5 g/l; 1g/l; dan 1,5 g/l. Ikan gurame yang digunakan berukuran 7-9 cm sebanyak 9 ekor pada masing-masing perlakuan. Metode yang digunakan yaitu perendaman jangka pendek (short baths) selama 24 jam. Hasil yang diperoleh yaitu ekstrak paci-paci dapat mengurangi timbulnya infeksi dan menghambat pertumbuhan koloni cendawan Saprolegnia sp.. Ini ditunjukkan dengan semakin menurunnya nilai prevalensi dan diameter koloni jika dibandingkan dengan kontrol positif. Sesuai hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa secara deskriptif, ekstrak paci-paci (perlakuan ekstrak 0,5 g/l; 1 g/l; 1,5 g/l) dapat mencegah serangan Saprolegnia sp. dengan prevalensi berturut-turut 33,3%; 22,2%; 0%...
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