Judul: Pengaruh kadar kelompok asam lemak linoleat (W6) dan linolenat (W3) pakan terhadap pertumbuhan pascalarva udang windu (Penaeus monodon Fab.)
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai pengaruh kadar asam lemak linoleat (W6) dan linolenat (W3) pakan terhadap pertumbuhan pascalarva udang windu. Dalam percobaan ini digunakan minyak kedele dan minyak ikan lemuru masing-masing sebagai sumber asam lemak linoleat. (W6), linolenat (W3), di samping itu untuk membuat pakan dengan kandungan kelompok asam lemak linoleat (W6) dan linolenat (W3) yang rendah digunakan lemak sapi. Percobaan ini terdiri dari dua bagian, yaitu percobaan utama dan penunjang. Percobaan utama menggunakan 21 bak fiberglas berukuran garis tengah 100 cm, tinggi 100 cm dan diisi air 20 ppt setinggi 45 cm. Tiap-tiap bak diisi pascala rva udang windu (Pl-20) yang berbobot rata-rata 0,026 gram sebanyak 75 ekor. Percobaan ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan perlakuan yaitu pakan A (W6 0,65%, W3 2,04%), B (W6 1,75% W3 l,86%), C (W6 2,33%, W3 1,56%), D (W6 3,59%, W3 1,27%), E (W6 4,10%, W3 0 1 73%), F (W6 2,49%, W3 o,78%) dan G (W6 0,38%, W3 0,18%). Pakan diberikan 3 .he kali per hari yaitu jam 11.00, 17.00 dan 23.00 masing-masing sebanyak 10%, 12,5% dan 20% dari biomasa udang. Setiap perlakuan diulang 3 kali. Peubah yang diamati dan dianalisis rneliputi kelangsungan hidup, laju pertumbuhan sesaat, tingkat konsumsi pakan harian, retensi protein, retensi lemak dan efisiensi penggunaan pakan. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemberian ransum LNI/UW/C.03/E.01/7,77 berkadar protein 35 persen sebanyak 40, 60, 80 dan 100 persen berat biomassa terhadap pertumbuhan pascalarva udang windu ( Penaeus monodon Fabricius ) pada padat penebaran awal 100 ekor PL - 22 per meter persegi
Abstrak: Tujuan penelitian penulis adalah mencari diantara tingkat pemberian ransum LNI/UW/C.03/E.01/7,77 yang diuji yang dapat menghasilkan pertumbuhan dan kelangsungan hidup tertinggi dari pascalarva udang windu selama kurun waktu empat minggu pada kondisi penelitian penulis. Penelitian dilaksanakan di Balai Budidaya Air Payau, Jepara, Jawa Tengah, dari tanggal 14 Agustus 1987 sampai 18 September 1987. Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan acak lengkap klasifikasi satu arah, dengan empat perlakuan dan țiga ulangan untuk masing-masing perlakuan. Keempat perlakuan tersebut adalah tingkat pemberian ransum LNI/UW/ C.03/E.01/7,77, sebanyak berturut-turut 40, 60, 80 dan 100 persen berat biomassa ulangan. Udang uji yang digunakan adalah udang windu pada stadia perkembangan pascalarva-20 (PL-20), dengan berat awal individu rata-rata berkisar antara 4,8 sampai 5,3 mg. Padat penebaran awal yang digunakan adalah 100 ekor per meter persegi atau 32 ekor per wadah. Wadah penelitian yang digunakan adalah dua belas buah 3 tangki kayu, berukuran 80 X 40 X 40 cm yang bagian dalamnya dilapisi plastik. Wadah diisi air laut berkadar garam sekitar 25 permil sedalam 25 cm. Media budidayanya diaerasi terus menerus, dan sehari sekali sisa makan dan kotoran udang dikeluarkan dengan cara menyiphon dan mengganti media sebanyak sepertiga volumenya. ...
Keyword: 

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