Judul: Pengaruh dosis dan waktu penyuntikan prostaglandin F2 Alpha terhadap ovulasi Udang Windu (Penaeus monodon Fabricius)
Abstrak: Udang Windu (P. monodon Fabr.) merupakan salah satu bahan makanan dari laut, kandungan proteinnya tinggi, dan memiliki nilai ekonomis baik di pasaran dalam negeri maupun luar negeri. Untuk memenuhi permintaan yang semakin meningkat telah diupayakan melalui usaha budidaya. Salah satu kendala dalam budidaya adalah usaha pembenihan. Saat ini dalam usaha pembenihan udang windu seringkali menghadapi masalah, yaitu ketersediaan induk udang matang telur yang tidak dapat berovulasi, dan induk yang berovulasi seringkali hanya sebagian telur yang dikeluarkan. Hal ini biasanya terjadi pada induk udang yang telah mengalami satu kali ovulasi. Salah satu cara untuk menanggulanginya adalah dengan penyuntikan prostaglandin F₂a (PGF,a) untuk merangsang dan menyerentakan ovulasi induk udang yang matang telur. Меnurut Armstrong (1981), prostaglandin terutama PGF₂a banyak berperan dalam proses ovulasi. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan dosis dan waktu penyuntikan PGF,a yang memberikan pengaruh terbaik dalam merangsang penyerentakan ovulasi induk udang windu yang matang telur, telah diablasi, dan telah mengalami satu kali ovulasi. Penelitian dilakukan di pembenihan udang Proyek Udang Nasional (PUN), Desa Pejamben, Kecamatan Labuan, Kabupaten Pandeglang, Propinsi Jawa Barat pada tanggal 9 September sampai 26 Desember 1992. Udang uji yang digunakan sebanyak 27 ekor, merupakan induk udang yang telah matang telur, telah diablasi, dan telah mengalami satu kali ovulasi. Sebelum mendapat perlakuan induk udang dipelihara dalam wadah pemeliharaan sampai mencapai matang telur. Induk yang telah matang telur dimasukkan ke dalam bak perlakuan. Satu bak perlakuan berisi satu ekor udang uji. Penyuntikan PGF₂a dilakukan pada bagian abdomen sebelah kanan (Ismail, 1991) dengan dosis dan waktu penyuntikan yang berbeda, yaitu dengan dosis 750, 1000, dan 1500 µg/kg bobot tubuh pada penyuntikan pukul 20.00, 03.00, dan 08.00 WIB. Satu ekor udang uji digunakan dalam satu kali penyuntikan. Bak perlakuan untuk penyuntikan pukul 03.00 dan 08.00 WIB ditutup dengan penutup berwarna hitam, untuk meredam suara dan cahaya, karena adanya aktivitas yang cukup tinggi di dalam usaha pembenihan udang windu sebagai lokasi pengamatan. Sedangkan pada penyuntikan pukul 20.00 WIB tidak dilakukan penutupan karena tidak ada aktivitas di dalam usaha pembenihan udang windu. Pengamatan dilakukan setiap 30 menit sekali. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penyuntikan Berbagai Dosis Prostaglandin F2alfa terhadap Ovulasi Udang Windu (Penaeus monodon Fabricius)
Abstrak: Udang merupakan salah satu hasil perikanan yang penting karena di samping sebagai salah satu sumber pangan untuk pemenuhan protein yang baik, juga merupakan mata dagangan ekspor. Untuk memenuhi perrnintaan udang yang meningkat menyebabkan usaha pembenihan udang sebagia penyedia benih untuk tambak menjadi semakin penting. Kesinambungan produksi benih hanya dapat diwujudkan melalui pembenihan yang dilakukan secara terkendali oleh manusia.
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