Judul: Kinerja produksi ikan rasbora galaxy Danio margaritatus yang dipelihara pada padat tebar 2-5 ekor L-1 dan salinitas media 2 g L-1.
Abstrak: Upaya meningkatkan pertumbuhan ikan rasbora galaxy telah dilakukan oleh beberapa peneliti melalui pengaturan salinitas media. Penelitian lebih lanjut mengenai peningkatan padat tebar ikan perlu dilakukan agar dapat meningkatkan produktivitasnya. Tujuan penelitian adalah mendapatkan padat tebar optimal ikan rasbora galaxy yang menghasilkan kinerja produksi terbaik. Penelitian menggunakan metode rancangan acak lengkap yang terdiri atas 4 perlakuan, yaitu padat tebar 2 ekor L-1, 3 ekor L-1, 4 ekor L-1, dan 5 ekor L-1dengan ulangan sebanyak 3 kali untuk setiap perlakuan. Ikan rasbora galaxy dengan dengan bobot rata-rata 0,009±0,002 gram dan panjang rata-rata 1,19 ±0,05 cm dipelihara dalam media bersalinitas 2 gram L-1 selama 40 hari. Selama pemeliharaan, ikan diberi pakan dengan moina beku setiap 2 kali sehari secara at satiation dan media pemeliharaan diganti sebanyak 10% dari volume awal setiap 2 hari sekali. Hasil penelitian menunjukan bahwa peningkatan padat tebar diikuti oleh penurunan laju pertumbuhan ikan rasbora galaxy dan perbedaan padat tebar tidak berpengaruh terhadap nilai sintasan. Nilai konversi pakan terendah dicapai pada padat penebaran 5 ekor L-1. Kualitas air selama pemeliharaan berada dalam kisaran optimal. Hasil analisis usaha menunjukan perlakuan dengan padat tebar 5 ekor L-1 menghasilkan nilai keuntungan tertinggi dibanding dengan perlakuan lainnya.
Keyword: rasbora galaxy, padat tebar, salinitas

Judul: Kinerja Produksi Ikan Galaxy Rasbora Danio margaritatus yang Dipelihara pada Salinitas Berbeda
Abstrak: Penelitian bertujuan untuk menentukan salinitas media pemeliharaan yang menghasilkan kinerja produksi terbaik dalam meningkatkan produksi budidaya ikan galaxy rasbora Danio margaritatus melalui parameter pertumbuhan dan kelangsungan hidup. Perlakuan berupa salinitas media pemeliharaan 0, 2, 4, dan 6 ppt dengan tiga kali ulangan. Ikan galaxy rasbora yang digunakan berbobot awal 0,06 ± 0,01 g, panjang awal 1,1 ± 0,04 cm dan dipelihara dalam wadah yang berukuran 30 × 30 × 30 cm3 dengan volume 24 liter. Selama masa pemeliharaan 40 hari ikan diberi pakan berupa cacing sutra (Tubificidae) secara ad libitum dan media pemeliharaan diganti 20% setiap dua hari. Dilakukan analisis regresipolinomial ortogonal untuk melihat hubungan antara perlakuan dengan parameter yang diamati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perbedaan salinitas berpengaruh nyata terhadap kinerja produksi ikan galaxy rasbora (P < 0,05) yakni kelangsungan hidup maksimal 100% dicapai pada 2,69 ppt, pertumbuhan panjang 10,87 mm pada salinitas 3,70 ppt, laju pertumbuhan spesifik 2,40% pada salinitas 3,16 ppt serta efisiensi pakan 22,47% pada salinitas 2,66 ppt. Namun demikian faktor kondisi (Y) dan salinitas (X) memberikan respon linier dengan persamaan Y = -0,0468X + 1,4016. Dengan demikian salinitas yang baik untuk pemeliharaan ikan galaxy rasbora adalah 3 ± 1 ppt.
Keyword: Danio margaritatus, kelangsungan hidup, pertumbuhan, salinitas

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