Judul: Manipulasi Fotothermal Dalam Memacu Pematangan Gonad Ikan Senggaringan (Mystus nigriceps)
Abstrak: Fotoperiode, temperatur dan curah musim hujan adalah beberapa faktor lingkungan yang sangat penting dalam mengatur siklus reproduksi ikan. Di alam, faktor lingkungan menentukan sebagain besar pemilihan waktu reproduksi dan strategi reproduksi jenis ikan-ikan tertentu. Beberapa penelitian terhadap spesies subtropis memperlihatkan adanya dampak positif terhadap reproduksi ikan. Scott (1979) menambahkan bahwa faktor lingkungan yang dominan mempengaruhi perkembangan gonad adalah temperatur dan makanan termasuk periode pencahayaan dan musim, kemudian ditambahkan bahwa periode penyinaran yang rendah dan temperatur yang tinggi dapat mempercepat pematangan gonad.
Keyword: 

Judul: Profil Reproduksi Ikan Senggaringan (Mystus nigriceps) : Dasar Domestikasi dan Budidaya
Abstrak: Ikan senggaringan (Mystus nigriceps) merupakan sumberdaya perikanan perairan umum yang penting dan potensial untuk dikembangkan di kabupaten Purbalingga. Namun hingga saat ini pemanfaatannya masih bergantung dari penangkapan. Salah satu upaya pelestarian ikan-ikan dari perairan umum adalah dengan usaha domestikasi dan budidaya. Tingkat keberhasilan kegiatan pengembangan domestikasi dan budidaya ikan senggaringan secara sempurna sangat ditentukan oleh informasi-informasi dasar mengenai profil reproduksinya di alam secara terpadu. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian profil reproduksi ini dilakukan dengan mengumpulkan informasi dasar yang meliputi pertumbuhan morfoanatomi, perkembangan gametogenesis dan profil hormon. Penelitian ini dilakukan dengan metode survey. Ikan senggaringan baik betina maupun jantan ditangkap dalam keadaan hidup sepanjang sungai Klawing dengan menggunakan jala yang dibantu oleh nelayan setempat. Ikan sampel yang diperoleh kemudian dianestesikan dengan larutan Eugenol kadar 3 ppm. Lalu diambil data ukuran berat dan panjang ikan serta plasma darah. Plasma darah diambil di dekat pembuluh darah linea lateralis menggunakan spuit yang berisi larutan EDTA, lalu disimpan dalam ice box. Sampel darah disentrifugasi pada kecepatan 3000 rpm selama 15 menit, kemudian disimpan dalam frezeer hingga dilakukan pengukuran kadar steroid dengan metode RIA. Setelah itu, dilakukan penimbangan organ gonad, viseral, dan hati ikan untuk mendapatkan nilai indeks gonadospmatik (IGS) (Berat gonad/berat tubuhx 100%), indeks viscerasomatik, IVS (berat visceral/berat tubuh x 100%), indeks hepatosomatik, IHS (berat hati/berat tubuh x 100%) dan faktor kondisi 1 (FK1) (berat tubuh x 100/panjang3) sedangkan faktor kondisi 2 (FK2) (berat tubuh-berat gonad x 100/panjang3). Khusus organ gonad disimpan larutan Bouin-Holland untuk selanjutnya dibuat preparat histologis. Pembuatan preparat histologis dilakukan dengan metode parafin (Kiernan 1990). Pengamatan perkembangan oosit berpedoman pada Rinchard & Kestemont (1996) dan jantan mengacu pada Kaya dan Hasler dalam Effendie (1997). Data yang diperoleh dianalisis secara deskriptif. Data tersebut berupa data dari pertumbuhan morfoanatomi (IGS, IVS, IHS, dan FK), perkembangan gametogenesis, dan profil hormon. Selanjutnya dilihat hubungan dan perkembangan data tersebut setiap bulannya serta dibandingkan dengan nilai aspek reproduksi ikan lain disesuaikan dengan perkembangan gonad. Kualitas perairan utamanya fisiko-kimia diukur sebagai parameter pendukung.....dst
Keyword: Reproductive profile, Reproductive profile, morfoanatomy index, hormone, freshwater catfish, M.nigriceps

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation