Judul: Produksi ikan neon tetra Paracheirodon innesi ukuran L pada padat tebar 20, 40 dan 60 ekor/liter dalam sistem resirkulasi
Abstrak: Salah satu masalah dalam produksi ikan neon tetra Paracheirodon innesi adalah ikan ini mudah men-ga lami stres ketika ter"i adi verubahan kualitas air. sehingga diperlukan kualitas air yang relatif stabil selama pemeliharaan. Resirkulasi merupakan salah satu altematif dalam menciptakan lingkungan budidaya yang -optimal. Peningkatan produksi dapat dihasilkan -denim meningkatkan padat penebaran. Oleh karena itu diperlukan suatu penelitian mengenai padat penebaran dalam sistem resirkulasi yang dapat menghasilkan produksi yang maksimal dengan efisiensi usaha yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pengaruh padat penebaran terhadap produksi ikan neon tetra dan menentukan kepadatan yang optimal.
Keyword: 

Judul: Produksi ikan neon tetra, Paracheirodon innesi ukuran M dengan padat tebar 25, 50, 75 dan 100 ekor/liter dalam sistem resirkulasi
Abstrak: Ikan hias merupakan salah satu komoditas perikanan yang memiliki nilai ekonomis tinggi dan termasuk komoditas ekspor di Indonesia. Salah satu jenis ikan hias air tawar yang dibudidayakan dan memiliki peluang pasar yang bagus adalah ikan neon tetra (Paracheirodon innesi). Namun demikian, ikan hias khususnya ikan hias air tawar masih diproduksi petani dalam skala kecil. Para petani ikan umumnya memiliki sarana dan prasarana produksi serta sumber air tawar yang terbatas dan semakin berkurang sehingga produksi yang dihasilkan rendah. Oleh sebab itu untuk menanggulangi masalah-masalah tersebut dilakukan peningkatan padat penebaran ikan agar efisiensi lahan dan air yang digunakan meningkat, serta peningkatan nilai produksi sehingga produksi menjadi kontinyu dan dapat memenuhi permintaan pasar. Agar kualitas air tetap terjaga dengan baik selama pemeliharaan maka digunakan sistem resirkulasi Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus hingga bulan September 2005 bertempat di Teaching Farm, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Insitut Pertanian Bogor. Ikan yang digunakan adalah ikan neon tetra yang berukuran S dengan panjang rata-rata 1,04±0,043 cm. Ikan ini berasal dari petani didaerah Parung, Bogor. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan empat perlakuan, yaitu padat tebar 25, 50, 75 dan 100 ekor/liter dan masing-masing menggunakan 3 kali ulangan. Wadah yang digunakan adalah akuarium 20 cm x 20 cm x 30 cm yang diisi air 10 liter sebanyak 12 buah yang dilengkapi dengan filter yang dirancang dalam sistem resirkulasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa beberapa nilai yang diuji seperti panjang, laju pertumbuhan panjang dan koefisien keragaman ikan neon tetra menunjukkan nilai yang tidak berbeda nyata antar perlakuan. Sedangkan nilai kelangsungan hidup terendah terdapat pada padat tebar 100 ekor/liter yaitu 66,04% dan tertinggi pada padat tebar 25 ekor/liter sebesar 85,6%. Namun demikian, jumlah kepadatan akhir tertinggi dihasilkan pada padat tebar 100 ekor/liter sebanyak 68,57ekor/liter sehingga memberikan keuntungan sebesar Rp 8.469.000,00/m³ sedangkan kepadatan akhir terendah pada padat penebaran 25 ekor/liter yaitu 20,47 ekor/liter dengan keuntungan hanya sebesar Rp 2.099.500,00/m³ Hal tersebut menunjukan bahwa produksi yang paling tinggi dihasilkan pada padat penebaran 100 ekor/liter.
Keyword: 

Judul: Deteksi Malware Berbasis System Call dengan Klasifikasi Support Vector Machine pada Android
Abstrak: Android is an operating system that is widely used in smartphone. The biggest threat in Android is the spread of malware that comes from Android application stores. Generally, malware use signature-based method which can be easily avoided by malware that has polymorphic capabilities. Thus, it requires more dynamic detection method. The purpose of this research is to see whether system calls can be used as features to detect Android malware and to test the accuracy of the Support Vector Machine (SVM) in classifying malware and non-malware applications using system call frequencies. The frequencies of system calls were obtained from the result of executing Android applications and unused system calls were excluded. After that, the Principal Component Analysis process was conducted to reduce the dimension and eliminate the irrelevant features. The use of Radial Basis Function kernel in SVM achieves 86.25% of malware classification while the polynomial kernel achieves 90% of malware classification.
Keyword: