Judul: Kinerja Produksi Benih Gurame Osphronemus gouramy Lac. Ukuran 8 cm dengan Padat Penebaran 3, 6 dan 9 ekor/liter pada Sistem Resirkulasi.
Abstrak: Salah satu komoditas akuakultur yang memiliki nilai ekonomis tinggi adalah gurame (Osphronemus gouramy Lac.). Komoditas ini memiliki harga jual dan konsumsi yang tinggi. Untuk memenuhi kebutuhan pasar gurame tersebut, maka perlu suatu dukungan terhadap ketersediaan benih sehingga produktivitas pembesaran dapat ditingkatkan. Salah satu teknologi yang dapat diterapkan untuk meningkatkan ketersediaan benih adalah dengan menggunakan padat tebar tinggi yang ditunjang melalui pemberian pakan dan perbaikan kualitas air. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja produksi pendederan benih gurame Osphronemus gouramy Lac. ukuran 8 cm dengan padat penebaran 3, 6, dan 9 ekor/liter pada sistem resirkulasi. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari sampai April 2009 bertempat di Laboratorium Sistem dan Teknologi, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Ikan uji yang digunakan adalah ikan gurame dengan panjang rata-rata awal 5,90±0,11 cm dan bobot rata-rata awal 5,64±0,34 g yang dipelihara dalam akuarium (30 x 20 x 20 cm) sistem resirkulasi selama masa pemeliharaan 28 hari. Rancangan perlakuan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) yang terdiri dari 3 perlakuan yaitu padat tebar 3, 6 dan 9 ekor/liter serta 3 kali ulangan. Setiap akuarium diisi air sebanyak 6 liter. Ikan diberi pakan komersial dua kali sehari (pagi dan sore hari) berupa pelet dengan protein 38-39% sebanyak 4% biomassa. Hasil penelitian menunjukkan, bahwa peningkatan padat penebaran dari 3 hingga 9 ekor/liter memberikan pengaruh yang berbeda terhadap tingkat kelangsungan hidup, laju pertumbuhan bobot harian, laju pertumbuhan panjang mutlak, koefisien keragaman dan efisiensi pakan. Padat tebar 3, 6 dan 9 ekor/liter memberikan tingkat kelangsungan hidup berturut turut sebesar 79,63%, 75,95% dan 72,84%; pertumbuhan bobot harian sebesar 1,42%, 1,26% dan 1,21%; laju pertumbuhan panjang mutlak sebesar 1,92%, 1,72% dan 1,68%; koefisien keragaman sebesar 6,74%, 5,48% dan 5,44%, serta efisiensi pakan sebesar 28,60%, 17,43% dan 14,69%. Kinerja produksi tertinggi dicapai pada padat tebar 9 ekor/liter yaitu; keuntungan Rp 18.545.603; R/C 1,34; Break Event Point (BEP) dalam rupiah Rp 15.231.595; Break Event Point (BEP) dalam unit 8.686 ekor, Pay Back Period (PP) 0,20 tahun, Harga Pokok Produksi (HPP) Rp 1.194 dan biaya produksi per unit Rp 1.309. Untuk tujuan produksi pendederan ikan gurame sebaiknya digunakan padat penebaran 9 ekor/liter.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Padat Penebaran 10, 15 dan 20 Ekor/L terhadap Kelangsungan Hidup dan Pertumbuhan Benih Ikan Gurami Osphronemus gouramy Lac. Ukuran 0,5 cm.
Abstrak: Ikan gurami (Osphronemus gouramy Lac.) merupakan salah satu komoditas budidaya air tawar dan juga merupakan ikan ekonomis penting yang menjadi sasaran utama peningkatan produksi dan pendapatan pembudidaya di Indonesia. Walaupun telah lama dibudidayakan, pemeliharaan ikan gurami yang dilakukan oleh petani masih secara tradisional dan sederhana. Peningkatan padat penebaran merupakan cara untuk meningkatkan produksi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan efisiensi tertinggi diantara padat penebaran 10, 15 dan 20 ekor/L benih ikan gurami yang dipelihara di akuarium melalui evaluasi pertumbuhan, kelangsungan hidup, efisiensi pakan, hasil dan keuntungan usaha. Ikan yang digunakan dalam penelitian ini adalah benih ikan gurami bastar berumur 7 hari dengan panjang rata-rata 0,57+0,06 cm dan bobot rata-rata 0,013+0,0006 g. Ikan gurami dipelihara dalam 9 unit akuarium berukuran 60x29x33 cm yang diisi air masing-masing sebanyak 30 l (ketinggian air 16,7 cm). Selama penelitian, ikan diberi pakan berupa cacing sutera (Limnodrilus sp.) yang diberikan 2 kali sehari yaitu pagi dan sore hari sebanyak 8,87-14,64 g/akuarium/hari secara at satiation. Setelah 1 jam pemberian, pakan yang tersisa ditimbang kembali. Setiap hari dilakukan penyifonan kotoran dasar akuarium dan pergantian air sebanyak 75%. Rancangan yang digunakan adalah RAL (Rancangan Acak Lengkap), jumlah perlakuan sebanyak 3 perlakuan dengan masing-masing 3 ulangan. Pada akhir penelitian dengan perlakuan 10, 15 dan 20 ekor/L diketahui bahwa, derajat kelangsungan hidup berturut-turut sebesar 90,33; 91,26; 86,72% laju pertumbuhan bobot harian sebesar 11,61; 11,34; 10,86%; pertumbuhan panjang mutlak sebesar 1,54; 1,49; 1,41 cm; koefisien keragaman panjang sebesar 4,74; 6,08; 6,29%; efisiensi pakan 34,47; 37,53; 38,33%; serta keuntungan usaha sebesar Rp 99.892,00; Rp 151.386,00 dan Rp 161.677,00. Padat penebaran tidak mempengaruhi kelangsungan hidup, laju pertumbuhan bobot, koefisien keragaman panjang dan efisiensi pakan, namun mempengaruhi nilai pertumbuhan panjang mutlak benih ikan gurami. Kualitas air yang diperoleh pada percobaan ini masih berada dalam kisaran kelayakan bagi pertumbuhan dan perkembangan benih ikan gurami. Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk dilakukan percobaan padat tebar lebih dari 20 ekor/L yang disertai dengan peningkatan pengelolaan kualitas air. Untuk tujuan produksi disarankan padat tebar 20 ekor/L.
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