Judul: Pengaruh padat penebaran ikan nila untuk pengendalian pertumbuhan gulma air
Abstrak: Penelitian dilakukan mulai tanggal 25 Maret 1982 sampai dengan 6 Mei 1982, di Fakultas Perikanan Institut Pertanian Bogor; untuk mengetahui pengaruh padat penebaran ikan nila dalam mengendalikan pertumbuhan gulma air. Ikan uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah ikan nila yang berukuran 8-10 cm, sedangkan gulma air uji yang dipakai adalah eceng gondok (Eichhornia crassipes (Mart.) Solms.), ganggeng (Hydrilla verticillata L.f Royle) dan kiyambang (Salvinia molesta D.S. Mitchell). Wadah yang digunakan adalah bak-bak teraso yang bervolume 0,10 m³. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ikan nila dengan padat penebaran 2, 4, dan 6 ekor/bak ternyata mampu mengendalikan pertumbuhan gulma air eceng gondok, ganggeng dan kiyambang. Ikan nila dapat merusak akar eceng gondok dan kiyambang serta seluruh bagian tubuh ganggeng. Berat badan ikan nila pada akhir penelitian ternyata tidak berbeda besar dengan berat pada awal penelitian. Sedangkan kualitas air dalam bak selama penelitian memenuhi syarat untuk kehidupan ikan nila dan ketiga jenis gulma air yang ada.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Perbedaan Batu Undergravel Filter Terhadap Kualitas Air Pemeliharaan Ikan Nila (Oreochromis niloticus)
Abstrak: Ikan nila Oreochromis niloticus merupakan salah satu komoditas penting budidaya perikanan, khususnya perikanan air tawar di Indonesia. Peningkatan produksi perlu dilakukan agar target produksi dapat tercapai. Untuk itu perlu dilakukan usaha pengembangan industri akuakultur. Kendala dalam pengembangan budidaya nila di Indonesia adalah keterbatasan lahan dan air. Peningkatan produksi dapat tercapai dengan cara mengarahkan akuakultur pada budidaya yang intensif. Intensifikasi budidaya melalui peningkatan padat penebaran yang tinggi dapat menimbulkan masalah kualitas air. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji perubahan berbagai parameter kualitas air meliputi suhu, derajat keasaman, oksigen terlarut, amonia, nitrit dan nitrat akibat benih ikan nila yang dipelihara dengan undergravel filter. Batu yang digunakan sebagai filter undergravel pada penelitian ini yaitu batu apung, karang dan split. Benih ikan nila dengan bobot tebar rata-rata 1,06±0,02g dipelihara dalam akuarium volume 30 ℓ dengan jumlah tebar 90 ekor per akuarium. Tujuan penelitian ini adalah menguji pengaruh dari penggunaan batu yang berbeda sebagai filter undergravel agar kualitas air tetap layak bagi pertumbuhan dan kelangsungan hidup ikan nila. Parameter yang diamati adalah specific growth rate (SGR), survival rate (SR) dan parameter kualitas air yang meliputi: suhu, derajat keasaman, oksigen terlarut, amonia, nitrit serta nitrat. Hasil penelitian selama 30 hari menunjukkan bahwa nilai berbagai parameter kualitas air tidak berbeda nyata antar perlakuan. Nilai SR untuk perlakuan batu apung sebagai filter sebesar 85,56±4,01paling baik dibandingkan perlakuan lain. Nilai SGR terbaik terdapat pada perlakuan batu apung sebesar 4,05±0,13.
Keyword: 

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition