Judul: Kinerja produksi ikan rasbora galaxy Danio margaritatus yang dipelihara pada padat tebar 2-5 ekor L-1 dan salinitas media 2 g L-1.
Abstrak: Upaya meningkatkan pertumbuhan ikan rasbora galaxy telah dilakukan oleh beberapa peneliti melalui pengaturan salinitas media. Penelitian lebih lanjut mengenai peningkatan padat tebar ikan perlu dilakukan agar dapat meningkatkan produktivitasnya. Tujuan penelitian adalah mendapatkan padat tebar optimal ikan rasbora galaxy yang menghasilkan kinerja produksi terbaik. Penelitian menggunakan metode rancangan acak lengkap yang terdiri atas 4 perlakuan, yaitu padat tebar 2 ekor L-1, 3 ekor L-1, 4 ekor L-1, dan 5 ekor L-1dengan ulangan sebanyak 3 kali untuk setiap perlakuan. Ikan rasbora galaxy dengan dengan bobot rata-rata 0,009±0,002 gram dan panjang rata-rata 1,19 ±0,05 cm dipelihara dalam media bersalinitas 2 gram L-1 selama 40 hari. Selama pemeliharaan, ikan diberi pakan dengan moina beku setiap 2 kali sehari secara at satiation dan media pemeliharaan diganti sebanyak 10% dari volume awal setiap 2 hari sekali. Hasil penelitian menunjukan bahwa peningkatan padat tebar diikuti oleh penurunan laju pertumbuhan ikan rasbora galaxy dan perbedaan padat tebar tidak berpengaruh terhadap nilai sintasan. Nilai konversi pakan terendah dicapai pada padat penebaran 5 ekor L-1. Kualitas air selama pemeliharaan berada dalam kisaran optimal. Hasil analisis usaha menunjukan perlakuan dengan padat tebar 5 ekor L-1 menghasilkan nilai keuntungan tertinggi dibanding dengan perlakuan lainnya.
Keyword: rasbora galaxy, padat tebar, salinitas

Judul: Kinerja Produksi Ikan Galaxy Rasbora Danio Margaritatus yang Dipelihara pada Salinitas Media Berbeda dan Kepadatan 2 Ekor L-1.
Abstrak: Pasokan ikan galaxy rasbora belum memenuhi permintaan pasar disebabkan produksi yang masih rendah. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis hubungan antara salinitas media pemeliharaan yang berbeda dengan kinerja produksi galaxy rasbora D. margaritatus pada kepadatan 2 ekor L-1. Perlakuan penelitian ini adalah salnitas 0, 2, 4, dan 6 g L-1 yang diulang tiga kali. Ukuran ikan yang digunakan 12,09±0,01 mm. Ikan diberi makan cacing sutera secara ad libitum tiga kali dan media pemeliharaaan di ganti 10% setiap hari. Untuk mendapatkan hubungan antara salinitas dan parameter penelitian, terhadap data yang terkumpul dilakukan analisis ragam yang dilanjutkan dengan uji polinomial ortogonal. Hasil penelitian menunjukan bahwa perbedaan salinitas berpengaruh terhadap beberapa parameter kinerja produksi (p<0.05), yakni nilai maksimal untuk kelangsungan hidup (100%), pertumbuhan bobot mutlak (85,68 mg), pertumbuhan panjang mulak (8,35 mm) dan laju pertumbuhan spesifik (2,61 %) masing-masing dicapai pada salinitas 1,73 L-1, 2,17 L-1, 2,19 L-1, 2,11 g L-1. Rasio konversi pakan minimal (4,77) dicapai pada salinitas 2,77 g L-1. Dengan demikian salinitas media pada kisaran 1,7 hingga 2,8 g L-1 dapat digunakan dalam pemeliharaan galaxy rasbora untuk mendapatkan kinerja produksi yang baik
Keyword: Danio margaritatus, salinitas, produksi, pertumbuhan

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