Judul: Pengaruh salinitas 0,3,6,9, dan 12 PPT terhadap pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih ikan gurame (Osprhonemus gouramy) ukuran 3-6 cm
Abstrak: Ikan Gurame merupakan komoditas perikanan yang digemari oleh masyarakat karena mempunyai nilai ekonomis yang tinggi, memiliki daging yang kompak, kurang berair, tidak banyak durinya, adaptif terhadap perubahan lingkungan termasuk suhu, pH, oksigen terlarut, salinitas, amoniak, nitrit, nitrat, alkalinitas, dan kesadahan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh salinitas air terhadap kelangsungan hidup dan pertumbuhan benih ikan gurame (Osphronemus gouramy Lac.)
Abstrak: Ikan gurame merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang mempunyai nilal ekonomis tinggi. Hal ini disebabkan ikan gurame banyak digemari oleh masyarakat karena dagingnya kompak, kurang berair dan tidak banyak durinya. Tetapi ikan gurame pada stadia benih sangat rentan terhadap serangan penyakit dan memiliki mortalitas yang relatif tinggi dengan tingkat pertumbuhan yang relatif lambat. Salinitas sebagai salah satu parameter kualitas air berpengaruh secara langsung terhadap metabolisme tubuh ikan, terutama proses osmoregulasi. Dengan memberikan perlakuan salinitas diharapkan mampu meningkatkan efisiensi penggunaan energi dalam proses osmoregulasi pada benih ikan gurame yang diharapkan mampu meningkatkan pertumbuhannya. Dalam upaya pengembangan ikan gurame, terdapat beberapa hambatan yang bisa mempengaruhi keberhasilan dalam usaha peningkatan produksi ini, yaitu faktor keterbatasan lahan untuk budidaya ikan akibat dari penggunaan lahan untuk pemukiman, industri dan penggunaan lahan lain. Begitu juga terjadi penurunan kuantitas dan kualitas air sebagai akibat dari peningkatan jumlah buangan, baik yang berasal dari pertanian, pemukiman maupun dari industri. Untuk itu, dapat dilakukan beberapa alternatif, antara lain dengan memanfaatkan sumber daya laut dan pantai secara optimal mengingat masih banyak perairan yang belum didayagunakan dengan baik. Upaya pemanfaatan tersebut antara lain dengan membudidayakan ikan gurame di tambak- tambak, sehingga diharapkan dapat meningkatkan nilai tambah yang potensial untuk pengembangan ikan gurame dan meningkatkan nilai guna tambak-tambak non produktif dengan sistem budidaya intensif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh salinitas dengan konsentrasi yang berbeda terhadap kelangsungan hidup dan pertumbuhan benih ikan gurame serta menentukan salinitas optimal bagi kelangsungan hidup dan pertumbuhan benih ikan gurame. Wadah yang digunakan dalam penelitian ini adalah berupa akuarium berukuran 24x24x30 cm³. Masing-masing diisi 12 liter media uji dengan tiga perlakuan dan tiga ulangan. Benih ikan mempunyai rata-rata panjang tubuh awal 2,3 + 0,12 cm dengan bobot tubuh 0,30 + 0,02 gram. Media bersalinitas dibuat dengan mengencerkan air laut (32 ppt) menggunakan air tawar. Untuk menjaga kualitas air tetap baik dilakukan penyiphonan dan pergantian air 20% setiap hari sebanyak dua kali. Air yang hilang pada saat penyiphonan diganti air baru yang mempunyai konsentrasi salinitas sama dengan perlakuan. Jenis pakan yang diberikan adalah pakan alami berupa cacing sutra (Tubifex) dengan pemberian pakan secara ad libitum pada pukul 08.00, 12.00 dan 16.00 WIB. Pengambilan contoh dilaksanakan setiap seminggu sekali sehingga didapatkan 9 contoh. Pada saat pengambilan contoh bobot ikan ditimbang dan panjang tubuh diukur serta dilakukan pengukuran kualitas air....
Keyword: 

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation