Judul: Manipulasi Fotothermal Dalam Memacu Pematangan Gonad Ikan Senggaringan (Mystus nigriceps)
Abstrak: Fotoperiode, temperatur dan curah musim hujan adalah beberapa faktor lingkungan yang sangat penting dalam mengatur siklus reproduksi ikan. Di alam, faktor lingkungan menentukan sebagain besar pemilihan waktu reproduksi dan strategi reproduksi jenis ikan-ikan tertentu. Beberapa penelitian terhadap spesies subtropis memperlihatkan adanya dampak positif terhadap reproduksi ikan. Scott (1979) menambahkan bahwa faktor lingkungan yang dominan mempengaruhi perkembangan gonad adalah temperatur dan makanan termasuk periode pencahayaan dan musim, kemudian ditambahkan bahwa periode penyinaran yang rendah dan temperatur yang tinggi dapat mempercepat pematangan gonad.
Keyword: 

Judul: Profil Reproduksi Ikan Senggaringan (Mystus nigriceps) : Dasar Domestikasi dan Budidaya
Abstrak: Ikan senggaringan (Mystus nigriceps) merupakan sumberdaya perikanan perairan umum yang penting dan potensial untuk dikembangkan di kabupaten Purbalingga. Namun hingga saat ini pemanfaatannya masih bergantung dari penangkapan. Salah satu upaya pelestarian ikan-ikan dari perairan umum adalah dengan usaha domestikasi dan budidaya. Tingkat keberhasilan kegiatan pengembangan domestikasi dan budidaya ikan senggaringan secara sempurna sangat ditentukan oleh informasi-informasi dasar mengenai profil reproduksinya di alam secara terpadu. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian profil reproduksi ini dilakukan dengan mengumpulkan informasi dasar yang meliputi pertumbuhan morfoanatomi, perkembangan gametogenesis dan profil hormon. Penelitian ini dilakukan dengan metode survey. Ikan senggaringan baik betina maupun jantan ditangkap dalam keadaan hidup sepanjang sungai Klawing dengan menggunakan jala yang dibantu oleh nelayan setempat. Ikan sampel yang diperoleh kemudian dianestesikan dengan larutan Eugenol kadar 3 ppm. Lalu diambil data ukuran berat dan panjang ikan serta plasma darah. Plasma darah diambil di dekat pembuluh darah linea lateralis menggunakan spuit yang berisi larutan EDTA, lalu disimpan dalam ice box. Sampel darah disentrifugasi pada kecepatan 3000 rpm selama 15 menit, kemudian disimpan dalam frezeer hingga dilakukan pengukuran kadar steroid dengan metode RIA. Setelah itu, dilakukan penimbangan organ gonad, viseral, dan hati ikan untuk mendapatkan nilai indeks gonadospmatik (IGS) (Berat gonad/berat tubuhx 100%), indeks viscerasomatik, IVS (berat visceral/berat tubuh x 100%), indeks hepatosomatik, IHS (berat hati/berat tubuh x 100%) dan faktor kondisi 1 (FK1) (berat tubuh x 100/panjang3) sedangkan faktor kondisi 2 (FK2) (berat tubuh-berat gonad x 100/panjang3). Khusus organ gonad disimpan larutan Bouin-Holland untuk selanjutnya dibuat preparat histologis. Pembuatan preparat histologis dilakukan dengan metode parafin (Kiernan 1990). Pengamatan perkembangan oosit berpedoman pada Rinchard & Kestemont (1996) dan jantan mengacu pada Kaya dan Hasler dalam Effendie (1997). Data yang diperoleh dianalisis secara deskriptif. Data tersebut berupa data dari pertumbuhan morfoanatomi (IGS, IVS, IHS, dan FK), perkembangan gametogenesis, dan profil hormon. Selanjutnya dilihat hubungan dan perkembangan data tersebut setiap bulannya serta dibandingkan dengan nilai aspek reproduksi ikan lain disesuaikan dengan perkembangan gonad. Kualitas perairan utamanya fisiko-kimia diukur sebagai parameter pendukung.....dst
Keyword: Reproductive profile, Reproductive profile, morfoanatomy index, hormone, freshwater catfish, M.nigriceps

Judul: Klasifikasi dengan Analisis Komponen Utama Kernel
Abstrak: Principal component analysis (PCA) is a special case of the kernel PCA with linear kernel function. The aim of this study is to resolve the data problem that is not linearly separated and to classify an object into a group by using kernel PCA to obtain the smallest classification error. Group classification using kernel PCA is performed by the linear and Gaussian kernel function. The result of the study shows for wine recognition data with the linear and Gaussian (parameter 2.5) kernel function produces 30.889% and 17.416% classification error, respectively
Keyword: classification error, kernel, principal component analysis