Judul: Pembesaran Lobster Laut Panulirus sp. dengan Kepadatan Tinggi dalam Bak Terkontrol
Abstrak: Lobster laut (Panulirus sp.) merupakan salah satu komoditas laut yang memiliki nilai ekonomis tinggi. Kegiatan pembesaran lobster laut di Indonesia umumnya dilakukan di KJA dan terkendala berbagai permasalahan. Pembesaran menggunakan kepadatan tinggi dalam bak terkontrol merupakan teknik untuk meningkatkan produksi. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan jumlah kepadatan tinggi terbaik dalam pembesaran lobster laut dalam bak terkontrol. Penelitian dilaksanakan pada bulan Desember 2016 hingga Maret 2017. Pemeliharaan lobster laut dilakukan di Laboratorium Ilmu Kelautan IPB, Ancol Timur, Jakarta Utara. Penelitian dilakukan menggunakan rancangan acak lengkap dengan tiga perlakuan pemeliharaan dengan kepadatan tinggi 10 ekor m-3 (KT10), 18 ekor m-3 (KT18) dan 26 ekor m-3 (KT26) dan dua kali ulangan. Bobot dan panjang rata-rata lobster awal penelitian adalah 130.39±0.32 g dan 140.70±0.06 mm. Lobster dipelihara pada bak fiber dengan dimensi (1.2x0.95x1) m dan diberikan pipa paralon dengan diameter 10 cm dan panjang 25 cm sebagai shelter dengan sistem air tertutup selama 30 hari. Pemberian pakan dilakukan dengan frekuensi pemberian satu kali sehari sebanyak 3% bobot biomass. Parameter yang diamati meliputi kualitas air (suhu, pH, salinitas, DO dan TAN), respons fisiologis (total haemocyte count (THC), glukosa hemolim, tingkah laku dan frekuensi molting) dan kinerja produksi meliputi pertumbuhan, laju pertumbuhan spesifik, rasio konversi pakan dan tingkat kelulushidupan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lobster laut dapat dibesarkan dengan kepadatan tinggi dalam bak terkontrol. Pengukuran nilai kualitas air pada setiap perlakuan selama pemeliharaan adalah suhu berkisar 26.56–28.65 oC, salinitas 29.7–33.6 g L-1, pH 7.5–8.5, DO antara 6.15–6.58 mg L-1 dan TAN antara 0.11-0.34 mg L-1. Perlakuan terbaik selama penelitian adalah dengan kepadatan lobster 18 ekor m-3 (KT18) dengan nilai THC berkisar antara 2.5–3.5×106 sel mL-1, glukosa hemolim 24.6–28.3 mg dL-1 dan frekuensi molting 38.37±3.20%. Bobot dan panjang lobster akhir rata-rata pada perlakuan tersebut masing-masing mencapai 145.06±0.42 g dan 142.77±0.19 mm. Tingkat kelulushidupan mencapai 86.11±3.92% dengan laju pertumbuhan spesifik 0.35±0.01%. Rasio konversi pakan selama penelitian adalah 7.87±0.31. Hal ini menunjukkan potensi pembesaran lobster laut dengan kepadatan tinggi dapat dilakukan pada wadah terkontrol dan mampu meningkatkan produksi lobster.
Keyword: kepadatan tinggi, Panulirus sp., produksi, respons fisiologis

Judul: Kinerja Produksi Lobster Pasir Panulirus homarus pada Pemeliharaan secara Indoor dengan Kepadatan Tinggi
Abstrak: Lobster pasir Panulirus homarus merupakan komoditas perikanan bernilai tinggi yang selalu diminati pasar perikanan di seluruh dunia. Ketersediaan lobster di Indonesia diperoleh dari hasil penangkapan di alam yang terus mengalami penurunan, pada tahun 2013 (16.482 ton tahun-1) dan 2014 (10.086 ton tahun-1). Kegiatan penangkapan yang terus-menerus dilakukan dapat mengancam kelestarian populasi lobster di alam (over fishing). Melalui kegiatan budidaya, diharapkan ketersediaan lobster untuk pasar ekspor maupun domestik dapat terpenuhi, baik dalam jumlah, kualitas, maupun kontinuitas. Lobster pasir P. homarus sudah mulai dapat dibudidayakan secara indoor maupun outdoor. Budidaya secara indoor dinilai dapat meningkatkan produktivitas dan keuntungan dalam budidaya lobster karena lebih terkontrol dan efisien. Pemeliharaan lobster secara indoor dilakukan untuk mencapai produktivitas maksimum. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi padat tebar terhadap tingkat kelangsungan hidup dan respon fisiologis terbaik pada pemeliharaan lobster pasir di dalam bak terkontrol. Penelitian dilaksanakan dengan menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 3 perlakuan, kepadatan 15 ekor m-2, 25 ekor m-2 dan 35 ekor m-2 dan dilakukan pengulangan berganda. Penelitian dilakukan dengan menggunakan lobster berukuran bobot rata-rata 83.131.11 g yang dipelihara selama 30 hari. Parameter yang diamati dalam penelitian ini meliputi kualitas air (suhu, pH, salinitas, oksigen terlarut, CO2, alkalinitas, nitrit dan amonia), respon fisiologi (glukosa darah dan jumlah hemosit total) dan kinerja produksi (pertumbuhan panjang, bobot, laju pertumbuhan harian, kelangsungan hidup, konversi pakan dan frekuensi molting). Hasil penelitian menunjukkan kondisi kualitas air selama penelitian masih memenuhi standar untuk pertumbuhan lobster pasir. Padat penebaran lobster P. homarus dengan kepadatan 35 ekor m-2 menunjukkan kelangsungan hidup 95,71%, frekuensi molting mencapai 14,3% dan konversi pakan selama penelitian adalah 7,1. Padat penebaran tertinggi mampu meningkatkan efisiensi produksi konversi pakan, meskipun pada parameter tingkat kelangsungan hidup dan respon fisiologi tidak menunjukkan hasil berbeda nyata pada tiap perlakuan. Berdasarkan hasil penelitian disimpulkan, padat penebaran 35 ekor m-2 merupakan yang terbaik. Hal ini didukung dengan hasil parameter kelangsungan hidup, pertumbuhan dan respon fisiologi yang tidak menunjukkan perbedaan nyata terhadap setiap perlakuan padat penebaran, namun terdapat perbedaan yang signifikan pada parameter rasio konversi pakan.
Keyword: Kepadatan tinggi, kinerja produksi, Panulirus homarus, produktivitas, respon fisiologi.

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