Judul: Studi aspek reproduksi ikan bilih Mystacoleucus Padangensis ( Blkr ) di danau Singkarak, Sumatera - Barat
Abstrak: Ikan Bilih memiliki arti ekonomi yang cukup penting bagi masyarakat di sekitar Danau Singkarak karena jumlah populasinya yang cukup tinggi dan merupakan jenis ikan yang paling dominan di Danau Singkarak. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui kebiasaan pemijahan, potensi reproduksi dan beberapa aspek biologi reproduksi serta kondisi lingkungan danau. Penelitian ini dilaksanakan pada Bulan Juni sampai Agustus 1987, dengan waktu pengambilan contoh sekali 2 minggu. Pengambilan contoh ikan Bilih dilakukan di lima stasiun yaitu di muara S. Sumpur, muara S. Paninggahan, muara S. Sumani, hulu S. Ombilin dan daerah agak ke tengah danau. Alat tangkap yang digunakan adalah jala, jaring dan alahan. Ikan betina yang tertangkap lebih dari 50% berukuran antara 84,5 96,5 mm dan 3,95 9,95 gram jantan banyak terdapat pada ukuran 60,5 sedang ikan 72,5 mm dan 0,95 -3,95 gram. Sebagian besar ikan-ikan betina ini telah mencapai TKG III. Jumlah ikan betina dan jantan keseluruhan 3:1. IKG berkisar antara 2,9- 10,7(%); sedangkan ikan TKG IV mempunyai IKG antara 5,2 - 13,7 (%). Diameter telur-telur ikan Bilih yang telah berkuning telur terdiri dari 2 kelompok ukuran yaitu 0,25 mm dan 0,63 mm. Pertumbuhan ikan Bilih selama proses pematangan gonad bersifat allometric negatif. Fekunditas berkisar antara 5945 12.627 butir. Faktor kondisi rata-rata sebesar 1,15.
Keyword: 

Judul: Studi Makanan dan Pertumbuhan Ikan Bilih (Mystacoleucus padangensis) di Danau Singkarak, Sumatera Barat
Abstrak: Ikan bilih merupakan ikan endemik dan bernilai ekonomis penting yang terdapat di Danau Singkarak sehingga memberikan kontribusi berarti di dalam produksi ikan di perairan umum Danau Singkarak, Sumatera Barat. Ikan bilih di Danau Singkarak dikhawatirkan punah, berkaitan dengan laju eksploitasi yang tinggi yang dapat menimbulkan gangguan terhadap proses rekruitmen. Disamping itu, perubahan kondisi lingkungan perairan sungai yang mengalir ke danau dan kondisi lingkungan perairan danau sendiri dapat juga mempengaruhi kondisi dan keberlanjutan sumberdaya ikan bilih. Penelitian ini dilakukan di Danau Singkarak, Provinsi Sumatera Barat. Tujuan penelitian adalah untuk mendeskripsikan mengenai makanan alami ikan bilih dengan melihat komposisi makanan, pemilihan, relung makanan, pola pertumbuhan dan faktor kondisi, sehingga dapat menghasilkan input untuk pengelolaan yang dapat dilakukan agar sumberdaya ikan bilih tetap lestari serta sebagai salah satu kegitan monitoring dalam pengelolaan ikan bilih di Danau Singkarak. Untuk keperluan penelitian ini ditetapkan 3 (tiga) stasiun pengambilan contoh ikan yaitu: stasiun I di daerah Muara Pingai terletak di bagian barat daya Danau Singkarak; stasiun II di daerah muara Sungai Paninggahan juga perairan yang berada di sebelah barat daya Danau Singkarak (di barat laut Stasiun I); dan stasiun III di daerah muara Sungai Sumpur, yaitu daerah yang mewakili ikan bilih yang hidup di bagian utara Danau Singkarak.
Keyword: 

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