Judul: Teknik Pendederan Udang Vaname Litopenaeus vannamei dalam Sistem Karamba Jaring Apung di Laut dengan Periode Pemberian Artemia sp. yang Berbeda
Abstrak: Udang vaname (Litopenaeus vannamei) merupakan komoditas ekspor unggulan nasional dengan permintaan pasar dan harga yang tinggi. Produksi udang ini dapat ditingkatkan dengan budidaya di laut karena udang ini memiliki sifat eurihalin. Udang yang dibudidayakan di laut perlu dideder terlebih dahulu guna menghadapi kondisi gelombang dan arus yang relatif lebih tinggi. Pemberian artemia tampaknya diperlukan dalam tahap pendederan karena produktivitas laut yang rendah meskipun harga pakan alami ini relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lama pemberian artemia yang terbaik pada pendederan udang vaname dalam sistem karamba jaring apung di laut. Penelitian menggunakan rancangan acak lengkap dengan 3 perlakuan lama pemberian artemia 15, 30, dan 45 hari dengan 3 ulangan untuk setiap perlakuan. Udang vaname (0,007±0,0002 g/ekor) dideder dalam kantong jaring (3 m x 3 m x 2 m) dengan padat penebaran 1200 ekor/m2 selama 45 hari. Udang vaname diberi artemia pada pukul 02.00 dan 21.00 WIB serta pakan buatan pada 06.00, 09.00, 12.00, 15.00, 18.00 dan 21.00 WIB. Contoh udang vaname sebanyak 30 ekor diambil tiap minggu untuk pengukuran bobot dan contoh sebanyak 3 ekor diambil tiap 2 minggu untuk pengamatan isi saluran pencernaan. Pemberian artemia selama 45 hari menghasilkan kinerja produksi pendederan udang vaname yang terbaik (p<0,05) dengan kelangsungan hidup 40,45±0,01 %, laju pertumbuhan bobot harian 0,0162±0,0005 g/hari, laju pertumbuhan bobot spesifik 1,1093±0,0013 %, rasio konversi pakan 1,40±0,02, dan produksi 348,28±5,17 g/m2.
Keyword: artemia, kelangsungan hidup, karamaba jaring apung laut, pertumbuhan, udang vaname

Judul: Kinerja Produksi Udang Vaname dalam Karamba Jaring Apung di Laut dengan Frekuensi Pemberian Pakan Berbeda
Abstrak: Kondisi perairan laut yang memiliki kecepatan arus dan gelombang yang tinggi menyebabkan sebagian pakan buatan yang diberikan hilang dan pertumbuhan udang terhambat, sehingga perlu dilakukan pengaturan frekuensi pemberian pakan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan frekuensi pemberian pakan yang terbaik untuk udang vaname dalam karamba jaring apung (KJA) di laut. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 3 perlakuan frekuensi pemberian pakan, yaitu 4 kali per hari, 5 kali per hari, dan 6 kali per hari, pada jam 06.00-21.00 WIB dengan 3 ulangan. Udang vaname memiliki panjang 3,39±0,61 cm dan bobot 0,23±0,12 g dipelihara dengan kepadatan 450 ekor m-2 dalam KJA berukuran 3×3×1,5 m3. Udang vaname diberi pakan komersial dengan protein 41 %, lalu dengan protein 30%. Tingkat pemberian pakan yang diberikan diturunkan secara bertahap dari 20 % sampai 5 % biomassa udang vaname, dengan waktu pemeliharaan selama 2 bulan. Udang vaname diukur pertumbuhan dan dianalisis isi lambungnya setiap 15 hari. Analisis isi lambung digunakan untuk megidentifikasi genus, kelimpahan, dan indeks pakan alami. Parameter fisika dan kimia air diukur dari jam 06.00-21.00 setiap 3 jam sekali setiap 15 hari, kecuali amonia, sedangkan parameter biologi air diambil sekitar 17.00 setiap 15 hari. Frekuensi pemberian pakan tidak bepengaruh terhadap kinerja produksi udang vaname yang dibudidayakan di laut. Frekuensi pemberian pakan tersebut menghasilkan kinerja produksi dengan kelangsungan hidup 35,63-59,79 %, bobot akhir 4,59-5,29 g, laju pertumbuhan bobot spesifik 2,46-2,73 % hari-1, laju pertumbuhan bobot mutlak 0,073-0,084 g hari-1, biomassa akhir 7,35-10,84 kg, rasio konversi pakan 1,82-2,53, dan produksi biomassa 0,82- 1,20 kg m-2.
Keyword: biomassa, frekuensi pemberian pakan, karamba jaring apung laut, kecepatan arus, udang vaname

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