Judul: Induksi Pematangan Gonad Ikan Badut (Amphiprion Percula) Menggunakan Hormon Oodev Melalui Pakan
Abstrak: Ikan Badut (Amphiprion Percula) Merupakan Komoditi Ekspor Di Indonesia. Permasalahan Pada Budidaya Ikan Badut Adalah Minimnya Ketersediaan Benih Ikan Karena Kelangsungan Hidup Ikan Rendah. Penelitian Bertujuan Untuk Menginduksi Pematangan Gonad Ikan Badut Secara Hormonal Menggunakan Hormon Oodev. Premix Hormon Oodev Terdiri Dari Pmsg Dan Antidopamin. Hormon Oodev Dicampurkan Ke Dalam Pakan. Pakan Diberikan Dengan Feeding Rate (Fr) 3% Dari Bobot Tubuh Ikan. Perlakuan Yang Diuji Pada Penelitian Ini Adalah Perlakuan Oodev 0; 0,5; Dan 1 Ml/Kg Induk/Minggu. Penelitian Ini Dilakukan Dengan Cara Memberikan Pakan Berhormon Dengan Waktu Pemberian 2 Kali Sehari Selama 5 Minggu. Hasil Menunjukkan Bahwa Pemberian Oodev Mampu Mempercepat Pematangan Gonad Ikan Badut. Dosis Terbaik Mempercepat Pematangan Gonad Didapatkan Pada Dosis 1 Ml/Kg Induk/Minggu. Pada Dosis 1 Ml/Kg Induk/Minggu Ikan Memijah 3 Kali Dalam 5 Minggu Dengan Jumlah Telur Yang Dihasilkan 1062 Butir/Ekor Sedangkan Pemberian Hormon Oodev 0,5 Ml/Kg Induk/Minggu Ikan Memijah 2 Kali Dalam 5 Minggu Dengan Jumlah Telur Yang Dihasilkan 542 Butir/Ekor Dan Tanpa Pemberian Hormon Oodev Ikan Memijah 1 Kali Dalam 5 Minggu Dengan Jumlah Telur Yang Dihasilkan 532 Butir/Ekor. Hormon Oodev Dapat Digunakan Untuk Mempercepat Pematangan Gonad Ikan Badut Sehingga Meningkatkan Produksi Benih Ikan.
Keyword: Amphiprion Percula, Hormon Oodev, Pemijahan

Judul: Induksi Pematangan Gonad Calon Induk Ikan Patin Siam Pangasianodon hypophthalamus Ukuran 3 kg Menggunakan OODEV melalui Penyuntikan
Abstrak: Pematangan gonad induk ikan patin siam di luar musim pemijahan sangatlah sulit akibat tidak tersedianya sinyal lingkungan. Diperlukan adanya rekayasa secara hormonal yaitu menggunkan hormon OODEV yang mengandung Pregnant Mare Serum Gonadothropine (PMSG) dan antidopamin untuk mempercepat proses pematangan gonad. Hormon OODEV diinjeksikan secara intramuskular dengan 3 perlakuan dan 8 ulangan yaitu kontrol (OODEV 0), penyuntikan OODEV dosis 0,25 ml/kg ikan/2 minggu (OODEV 0,25), dan penyuntikan OODEV dosis 0,5 ml/kg ikan/2 minggu/2 minggu (OODEV 0,5) yang disuntikkan sebanyak 4 kali. Hasil menunjukkan bahwa pemberian hormon OODEV dapat mempercepat kematangan gonad ikan patin siam. Tingkat kematangan gonad perlakuan OODEV 0,25 dan OODEV 0,5 masing-masing adalah 100% dan 88%, sedangkan fekunditasnya adalah 26.510±9.574,72 butir/kg ikan dan 17.252±2.593,24 butir/kg ikan. Secara histologi gonad pada ikan perlakuan OODEV 0,25 dan OODEV 0,5 mencapai tahap maturing dan mature. Pemberian hormon OODEV dosis 0,25 ml/kg ikan/2 minggu melalui penyuntikan berhasil mempercepat kematangan gonad setelah 3 kali penyuntikan dengan tingkat kematangan gonad III. Hasil penelitian ini memberikan harapan penyediaan induk matang gonad dan ketersediaan benih di luar musim pemijahan.
Keyword: Induksi Pematangan gonad, Pangasianodon hypophthalmus, OODEV

Judul: Klasifikasi Dokumen Teks Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Pemilihan Fitur Chi-Square.
Abstrak: Increasing number of documents makes people more difficult to obtain the information which they desired. This problem requires text processing techniques to organize the documents in accordance with the categories. One of which is text classification. Text classification can organize document in accordance with predefined categories automatically (supervised machine learning). One popular method of text classification is support vector machines (SVM) that tries to find the best hyperplane in the input space. This algorithm is the best classification algorithm compared with other vector space classification method, namely Rocchio, k-nearest neighbor (KNN) and decision tree. This research measures the suitability of SVM for text classification and to prove whether the SVM is able to classify the documents in a linear separable manner. The final result shows that linear kernel and polynomial kernel in the SVM test produce the same accuracy value of 96.3504% and testing the RBF kernel produces accuracy of 95.6204% for classification of text documents using chi-squared feature selection
Keyword: