Judul: Kinerja produksi dan model pertumbuhan pada pembesaran ikan sidat Anguilla bicolor bicolor dalam sistem resirkulasi dengan salinitas berbeda
Abstrak: Ikan sidat merupakan salah satu komoditas perikanan yang memiliki nilai ekonomis dan permintaan pasar yang tinggi. Ikan ini termasuk kelompok ikan katadromus. Permasalahan budidaya ikan sidat di Indonesia yaitu belum ada standar kinerja produksi dan model pertumbuhan fingerling ikan sidat pada berbagai salinitas media budidaya. Standar dan model ini dapat digunakan sebagai dasar prediksi bagi pertumbuhan ikan sidat pada berbagai tingkat salinitas terhadap lama waktu pemeliharaan. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis dan menentukan kinerja produksi dan model pertumbuhan terbaik pada pembesaran fingerling ikan sidat dengan salinitas yang berbeda. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan perlakuan salinitas 0, 10, 20, dan 30 g/L yang masing-masing diulang tiga kali. Ikan sidat yang digunakan rata-rata berbobot 20±0,6 g yang dipelihara selama 90 hari menggunakan sistem resirkulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kisaran salinitas terbaik yang mendukung kinerja produksi ikan sidat adalah 0-10 g/L. Nilai yang dihasilkan dari kedua perlakuan tersebut yaitu derajat kelangsungan hidup 100 %, biomassa akhir rata-rata 671,33–715,00 g, laju pertumbuhan mutlak 0,195–0,213 g/hari, laju pertumbuhan spesifik 0,71–0,75 %/hari, dan rasio konversi pakan 3,67–3,94. Model regresi pertumbuhan (y = bobot dan x = hari) masing-masing yaitu yS0 = 0,225x + 19,04 (R2 = 0,982) dan yS10 = 0,191x + 18,66 (R2 = 0,966).
Keyword: Anguilla bicolor bicolor, kelangsungan hidup, konversi pakan, laju pertumbuhan, model pertumbuhan

Judul: Kinerja Produksi dan Model Pertumbuhan Elver Ikan Sidat Anguilla bicolor bicolor pada Sistem Resirkulasi dengan Salinitas Berbeda
Abstrak: Ikan sidat (Anguilla bicolor bicolor) merupakan salah satu komoditas perikanan yang bernilai ekonomis tinggi. Permasalahan budidaya ikan sidat di Indonesia yaitu belum ada standar kinerja produksi dan model pertumbuhan elver ikan sidat pada kisaran salinitas yang berbeda. Standar dan model ini dapat digunakan sebagai kalibrasi jika terjadi penyimpangan dalam produksi pendederan ikan sidat. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis kinerja produksi dan model pertumbuhan elver ikan sidat dengan salinitas yang berbeda. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan perlakuan salinitas 0, 10, 20, dan 30 g/L. Ikan sidat yang digunakan berukuran 3 ± 0,5 g/ekor yang dipelihara selama 90 hari menggunakan sistem resirkulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan salinitas 0 g/L menghasilkan kinerja produksi terbaik dengan derajat kelangsungan hidup 97,11 %, biomassa akhir rata-rata 768,47 g, laju pertumbuhan mutlak 0,049 g/hari, laju pertumbuhan spesifik 1,02 %/hari, dan rasio konversi pakan 2,78. Model regresi pertumbuhan (y = bobot dan x = hari) pada media bersalinitas 0 g/L tersebut yaitu y = 0,044x + 2,7182 (R2 = 0,978).
Keyword: Anguilla bicolor bicolor, kelangsungan hidup, konversi pakan, model, pertumbuhan

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