Judul: Distribusi Komunitas Moluska Air Tawar di Beberapa Situ dengan Ketinggian Lokasi Berbeda di Bogor
Abstrak: Kabupaten Bogor memiliki jumlah situ yang lebih banyak dibandingkan dengan wilayah Jakarta, Depok, Tangerang dan Bekasi. Luas situ di Bogor mengalami penurunan setiap tahunnya. Situ merupakan suatu genangan air di atas permukaan tanah yang terbentuk secara alami maupun buatan yang mendukung keanekaragaman akuatik. Organisme yang hidup di daerah tersebut diantaranya moluska. Moluska air tawar salah satu organisme penting yang keberadaannya digunakan sebagai bioindikator pencemaran. Komunitas dan distribusi moluska air tawar di beberapa situ dengan ketinggian lokasi berbeda di Bogor belum banyak diteliti. Penelitian ini bertujuan membandingkan komunitas dan distribusi moluska air tawar di beberapa situ dengan ketinggian berbeda di Bogor. Pengambilan sampel dilakukan bulan Januari 2020 dengan pemilihan 10 titik sampling pada setiap situ. Sampel diambil menggunakan ekman grab dan jaring. Total individu moluska yang ditemukan berjumlah 5178 individu yang terdiri dari sembilan famili dengan 14 spesies. Spesies yang distribusinya luas yaitu Filopaludina javanica, Pomacea canaliculata, Melanoides tuberculata dan Indoplanorbis exustus. Indeks keanekaragaman dan indeks dominansi tergolong rendah sampai sedang, sedangkan indeks keseragaman tergolong rendah sampai tinggi. Total individu dan spesies yang ditemukan menurun dengan meningkatnya ketinggian lokasi. Spesies Sulcospira testudinaria dan Sinanodonta Woodiana keberadaannya dipengaruhi oleh ketinggian dan kelembaban.
Keyword: distribusi, ekman grab, komposisi, moluska, situ

Judul: Perbandingan Keanekaragaman Moluska Air Tawar di Empat Situ Sekitar Kawasan Kampus IPB Darmaga, Bogor
Abstrak: Situ merupakan istilah bahasa sunda yang berarti danau kecil yang mendukung keanekaragaman akuatik. Salah satu organisme akuatik yang hidup di daerah bentik situ adalah moluska. Komposisi dan keanekaragaman jenis moluska air tawar di situ belum banyak diteliti terutama di Situ Gede (SG), Situ Panjang (SP), Situ Burung (SB) dan Situ Layanan Sumberdaya Informasi (SL). Penelitian bertujuan membandingkan keanekaragaman dan komposisi moluska air tawar di empat situ (SG, SP, SB dan SL). Pengambilan sampel dilakukan bulan Agustus 2015, Januari dan Februari 2016 dengan pemilihan 12 titik sampling pada setiap situ. Sampel diambil menggunakan van veen grab dan diidentifikasi berdasarkan Benthem Jutting (1956). Total individu moluska yang diperoleh sebanyak 6634 individu dari 18 spesies (14 spesies Gastropoda dan 4 spesies Bivalvia). Dibandingkan dengan situ lain, SL memiliki jumlah individu dan spesies moluska lebih sedikit. Filopaludina javanica, Melanoides tuberculata dan Pomacea canaliculata merupakan spesies dominan di empat situ. Ketiga spesies tersebut merupakan keong yang memiliki sebaran luas dan daya adaptasi yang lebih tinggi. Perbedaan aliran air antara sistem Situ Gede (SG, SP and SB) dan SL kemungkinan merupakan faktor utama yang berpengaruh terhadap komposisi moluska.
Keyword: Bivalvia, Gastropoda, Van veen grab

Judul: Penentuan Karakteristik Kelancaran Pembayaran Kartu Kredit menggunakan Metode CHAID
Abstrak: The delivery of consumptive credit by either banks or financial institutions to the right debitur is important. This is done to decrease the loss risk that might be encountered by the banks or financial institutions. CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector) was used in this research, as it is a classification method which generates non-binary classification tree to determine significant factors that affected customer credit payment status. The result of this research showed six from ten predictors was having association with credit status. In this case, CHAID generates 14 segments and potential segments that pointed out qualified customer with well customer payment status, the customer having the characteristics of owning credit card from other banks, has been working for more than ten years, and at least having education of undergraduate or collage (second segment). The classification accuracy table concluded thath potential customers predicted precicely by 98.6%, whereas not qualified customers predicted precicely by 9.3%. The total percentage precice prediction is 80.8%.
Keyword: Customer characteristics, CHAID method, Credit card