Judul: Studi sumberdaya ikan tongkol (Auxis thazard) hasil tangkapan jaring insang yang didaratkan di tempat pendaratan ikan Muara Baru Jakarta
Abstrak: Penelitian lapangan dilakukan berpusat di Pelabuhan Perikanan Samudera Jakarta (PPSJ), Kotamadya Jakarta Utara, Daerah Khusus Ibukota Jakarta dari tanggal 27 April-29 Juni 1994. Data utama yang dikumpulkan dan dianalisis merupakan data statistik perikanan DKI Jakarta yang ditunjang oleh hasil survai mengikuti kegiatan nelayan dan wawancara. Tujuan penelitian adalah untuk mepelajari pola kecenderungan kelimpahan dan musim penangkapan ikan tongkol (Auxis thazard) berdasarkan data hasil tangkapan per satuan upaya sebagai nilai indeks kelimpahan stok. Disamping itu juga untuk mempelajari pola operasi penangkapan armada jaring insang (gillnet) sehubungan dengan ketersediaan stok di daerah penangkapan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu informasi penunjang bagi kemungkinan pengembangan perikanan gillnet dan pengelolaan terhadap sumberdaya ikan tongkol (Auxis thazard) khususnya di daerah Jakarta. Diantara jenis alat tangkap yang dioperasikan nelayan Jakarta, gillnet merupakan alat tangkap yang dominan diusahakan dibandingkan dengan alat tangkap lainnya. Ikan tongkol (Auxis thazard) merupakan ikan tangkapan yang menjadi sasaran utama penangkapan gillnet oleh nelayan daerah Jakarta. Sehubungan dengan kebiasaan nelayan dalam mencari daerah penangkapan, maka daerah penangkapan bagi armada gillnet dibagi menjadi dua daerah unit stok. Unit stok I (wilayah barat) meliputi perairan Sumatera Selatan, Lampung dan Riau sedangkan unit stok II (wilayah timur) meliputi perairan utara Laut Jawa hingga perairan kepulauan Masalembo dan Matasiri. Unit stok II dijadikan sebagai daerah penangkapan utama terutama pada musim penangkapan ikan. Berdasarkan analisis data hasil tangkapan rata-rata bulanan maka diketahui musim penangkapan ikan (musim ikan) berlangsung pada musim timur hingga awal musim barat, yaitu pada bulan Agustus sampai Desember yang mencapai puncaknya pada bulan Nopember. ...
Keyword: 

Judul: Kajian Stok Sumberdaya Ikan Selar (Caranx leptolepis Cuvier, 1833) di Perairan Teluk Jakarta dengan Menggunakan Sidik Frekuensi Panjang
Abstrak: Perairan laut Teluk Jakarta merupakan salah satu lokasi kegiatan perikanan tangkap di DKI Jakarta baik perikanan pelagis, demersal, maupun karang. Hasil tangkapan utama nelayan di Teluk Jakarta, yang didaratkan di TPI Muara Angke adalah ikan pelagis kecil, salah satunya yaitu ikan selar (Caranx leptolepis). Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pola pertumbuhan, mortalitas dan koefisien pertumbuhan serta faktor kondisi ikan selar melalui analisis frekuensi panjang. Penelitian ini dilaksanankan di TPI Muara Angke, Provinsi DKI Jakarta berlangsung dari tanggal 6 Februari 2010 hingga 28 Maret 2010. Jumlah ikan selar yang diamati selama penelitian sebanyak 341 ekor. Pengambilan ikan contoh dilakukan secara acak dari beberapa nelayan yang ada, kemudian ikan diambil 30- 100 ekor per tiap pengambilan contoh dari keranjang nelayan. Ikan contoh didapatkan dengan cara meminjamnya kepada nelayan. Analisis data dikelompokkan kedalam dua aspek, mulai dari aspek pertumbuhan hingga aspek eksploitasi. Dalam penentuan sebaran frekuensi panjang digunakan data panjang total. Distribusi panjang yang telah ditentukan dalam selang kelas panjang kemudian diplotkan dalam sebuah grafik. Pendugaan nilai koefisien pertumbuhan (K) dan L∞ dilakukan dengan menggunakan metode plot Ford-Walford. Laju mortalitas total diduga dengan kurva tangkapan yang dilinierkan berdasarkan data komposisi panjang. Laju eksploitasi (E) ditentukan dengan membandingkan laju mortalitas penangkapan (F) dengan laju mortalitas total (Z). Faktor kondisi ikan selar diduga dengan menggunakan metode Panderal’s Index yang menggunakan data panjang total (mm) dan bobot (gr).
Keyword: 

Judul: Implementasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Klasifikasi Dokumen
Abstrak: Document classification is the process of grouping documents into specific categories that have been defined previously. In the real world, the distribution of the data is generally non-linear, which means the distribution of the data did not separate properly. Therefore we need a method that can classify documents that are non-linear. Support vector machine can classify documents that are non-linear with increasing dimension of the distribution of documents using kernel trick. This study will use a linear kernel for the classification of text documents. Results greatest accuracy in this study was 76% of 150 test documents with epsilon value 0.01. Factors affecting the results of the classification of which is the value of epsilon and length of test documents.
Keyword: