Judul: Induksi Maturasi Ikan Sidat secara Hormonal Menggunakan Oodev dan Ekstrak Hipofisa serta Suplementasi Tepung Kunyit dalam Pakan.
Abstrak: Ketersediaan benih Anguilla bicolor bicolor semakin berkurang akibat eksploitasi secara terus-menerus sementara pembenihan belum berkembang. Sulitnya ditemukan induk ikan sidat matang gonad dalam wadah budidaya menjadi kendala dalam upaya pembenihan ikan ini. Pada penelitian ini, induksi pematangan gonad menggunakan hormon dan suplementasi tepung kunyit dalam pakan. Ikan sidat berukuran 240±46.32 g (46.9±4.71cm) disuntik pada intramuskular dengan dosis 2 ml kg-1 induk Oodev 1/Oodev 2 dan 10 mg kg-1 induk ekstrak (homogenize) kelenjar hipofisa lele. Ikan sidat disuntik 1 minggu sekali dan dipelihara dalam wadah kolam dengan air laut bersalinitas 30–32 g L-1 serta diberikan pakan bersuplementasi tepung kunyit 5% dengan FR 6%. Perlakuan yang diberikan yaitu ikan sidat disuntik dengan hormon OD1; Oodev 1 (PMSG + domperidon + 17α-metil testosteron), OD2; Oodev 2 (PMSG + domperidon + HCG + 17α-metil testosteron), HL; ekstrak hipofisa ikan lele, dan K; kontrol (tanpa hormon). Setiap perlakuan terdiri dari 10 ekor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyuntikan hormon dan suplementasi tepung kunyit dalam pakan dapat meningkatkan IGS (indeks gonadosomatik) dan indeks mata. Penyuntikan Oodev 2 menghasilkan perkembangan testis pada tahap midspermatogenik sedangkan penyuntikan Oodev 1 dan ekstrak hipofisa baru mencapai tahap awal spermatogenik. Kombinasi Oodev 2 yang mengandung HCG dapat mempercepat perkembangan gonad pada ikan sidat ukuran 175–315 g menjadi jantan. Penelitian ini memberikan harapan bagi penyediaan induk sidat matang gonad.
Keyword: Anguilla bicolor bicolor, ekstrak hipofisa lele, induksi maturasi, Oodev

Judul: Induksi Pematangan Gonad Ikan Sidat (Anguilla bicolor bicolor) Menggunakan Oodev dan Ekstrak Kelenjar Hipofisa Ikan Lele.
Abstrak: Ikan sidat Anguilla bicolor bicolor memiliki siklus hidup yang panjang dan rumit. Pemijahan induk ikan sidat pada media budidaya masih sulit dilakukan hingga saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja premiks hormon Oodev, ekstrak kelenjar hipofisa ikan lele dan pemberian tepung kunyit sebanyak 5 g/kg dalam pakan selama pemeliharaan terhadap pematangan gonad induk ikan sidat berukuran 649.75 ± 26.46 g/ekor. Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksperimen rancangan acak lengkap dengan perlakuan Oodev I (PMSG+Anti Dopamin+E2), Oodev II (PMSG+Anti Dopamin+E2+hCG), HPL (Ekstrak kelenjar hipofisa ikan lele) dan Kontrol (NaCl) dengan jumlah ikan 10 ekor/perlakuan. Penyuntikan hormon dilakukan 1 kali/minggu selama 5 minggu. Hasil penyuntikan hormon menunjukkan bahwa indeks gonadosomatik tertinggi yaitu perlakuan Oodev II sebesar 3.17%, Oodev I 2.78%, HPL 2.98% dan Kontrol 2.03%. Indeks hepatosomatik tertinggi yaitu perlakuan HPL sebesar 1.59%, Oodev- I 1.49%, Oodev II 1.25% dan Kontrol 0.98%. Digestive tract somatic index tertinggi perlakuan Oodev I sebesar 2.01%, Oodev II 1.93%, HPL 1.99% dan Kontrol 1.35%. Indeks mata tertinggi yaitu perlakuan Oodev II sebesar 1.17%, Oodev I 1.13%, HPL 1.11% dan Kontrol 1.04%. Histologi gonad induk ikan sidat perlakuan Oodev II menunjukan hasil terbaik yaitu terjadi perkembangan sel-sel, dengan stadia perkembangan pada tahap maturasi (TKG IV). Pemberian kombinasi hormon Oodev II dan tepung kunyit dalam pakan dapat mempercepat pematangan gonad induk ikan sidat ukuran 649.75 ± 26.46 gr/ekor menjadi induk ikan sidat betina matang gonad.
Keyword: Ikan sidat Anguilla bicolor bicolor, pematangan gonad, Oodev

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