Judul: Kinerja Produksi Elver Ikan Sidat Anguilla bicolor bicolor pada Sistem Resirkulasi dengan Rentang Alkalinitas Berbeda
Abstrak: Produksi elver ikan sidat Anguilla bicolor bicolor pada skala intensif masih terhambat oleh lamanya waktu pemeliharaan yang disebabkan oleh penurunan kualitas perairan. Parameter kualitas air yang dapat memengaruhi kinerja produksi ikan sidat salah satunya adalah alkalinitas. Tujuan penelitian adalah untuk menentukan pengaruh rentang alkalinitas terhadap kinerja produksi elver ikan sidat Anguilla bicolor bicolor pada sistem resirkulasi. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan empat perlakuan dan tiga ulangan. Perlakuan yang digunakan adalah perbedaan rentang alkalinitas, yaitu 20-30 mg CaCO3 L-1 (A), 45-55 mg CaCO3 L-1 (B), 70-80 mg CaCO3 L-1 (C), dan 95-105 mg CaCO3 L-1 (D). Uji pendahuluan dilakukan untuk mengetahui dosis kapur CaCO3 yang ditambahkan ke media pemeliharaan untuk memenuhi rentang alkalinitas yang dibutuhkan pada tiap perlakuan. Pengukuran alkalinitas dilakukan setiap 3 hari sekali sebelum dan setelah pergantian air. Jumlah pergantian air adalah sebesar 100%. Ikan sidat Anguilla bicolor bicolor dipelihara selama 60 hari dengan FR 4% pada pemberian pakan dan frekuensi sebanyak tiga kali sehari sekali. Perlakuan rentang alkalinitas 45-55 mg CaCO3 L-1 menghasilkan bobot tertinggi berturut-turut sebesar 1,32 kali, 1,12 kali, 1,06 kali lipat dari bobot pada rentang alkalinitas 95-105 mg CaCO3 L-1, 70-80 mg CaCO3 L-1, dan 20-30 mg CaCO3 L-1.
Keyword: alkalinitas, elver ikan sidat, kinerja produksi, resirkulasi

Judul: Kinerja Produksi Elver Ikan Sidat Anguilla bicolor bicolor pada Sistem Resirkulasi yang Ditambahkan Kalsium Karbonat (CaCO3) 50 mg L-1 dengan Salinitas Berbeda.
Abstrak: Ikan sidat (Anguilla bicolor bicolor) merupakan ikan asli Indonesia yang memiliki prospek yang sangat baik karena memiliki nilai ekonomis serta permintaan pasar yang tinggi. Ikan ini bersifat katadromus sehingga memiliki toleransi tinggi terhadap salinitas media (eurihalin). Namun, dalam budidaya ikan sidat perlu diketahui salinitas yang optimal untuk pertumbuhan ikan sidat sehingga dapat meningkatkan kinerja produksinya. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan salinitas terbaik bagi pertumbuhan elver ikan sidat pada media pemeliharaan yang telah ditambahkan kalsium karbonat (CaCO3) 50 mg L-1. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan perlakuan salinitas 0, 5, dan 10 g L-1 dengan penambahan kalsium karbonat (CaCO3) 50 mg L-1 pada setiap perlakuan yang masing-masing diulang tiga kali. Ikan sidat yang digunakan berbobot rata-rata 9,17±1,2 g yang dipelihara selama 60 hari menggunakan sistem resirkulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa salinitas terbaik terdapat pada perlakuan salinitas media 5 g L-1 dengan penambahan kalsium karbonat (CaCO3) 50 mg L-1 yang menghasilkan kinerja produksi tertinggi dengan laju pertumbuhan bobot mutlak (LPMb) sebesar 0,061±0,002 g hari-1, laju pertumbuhan bobot spesifik (LPSb) sebesar 0,56±0,02% hari-1, serta rasio konversi pakan (RKP) sebesar 4,65±0,09.
Keyword: Anguilla bicolor bicolor, eurihalin, kalsium karbonat, kinerja produksi, 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