Judul: Perkembangan enzim pencernaan larva ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (BLKR), yang dipelihara pada cahaya normal dan teduh
Abstrak: Upaya pembenihan ikan betutu yang tengah dilakukan dihadapkan kepada kenyataan tingginya tingkat kematian larva, terutama pada stadia transisi sumber energi dari kuning telur (endogen) ke pakan yang berasal dari luar (eksogen). Pada fase tersebut larva harus mendapatkan pakan dari luar sedangkan saluran pencernaannya masih sangat sederhana, baik struktur maupun fungsi enzim pencernaan, dan saluran pencernaan ini harus dapat beradaptasi menerima dan mencerna pakan tersebut. Beberapa percobaan pemeliharaan larva di luar ruangan, dalam bak dan kolam, larva cenderung memiliki kelangsungan hidup lebih tinggi dibandingkan larva yang dipelihara di dalam ruangan. Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan enzim pencernaan; protease, lipase dan amilase, larva ikan betutu umur 2 hingga 32 hari, berikut perkembangan saluran pencernaan dan keberadaan jasad pakan dalam saluran pencernaan larva, yang dipelihara dalam wadah dengan kon- disi pencahayaan normal dan teduh. Tujuan lain dari percobaan ini adalah mengetahui pertumbuhan tubuh, lebar bukaan mulut maksimum dan kelangsungan hidup larva serta kualitas air media pemeliharaan larva…dst
Keyword: Fish culture freswater, Oxyeleotris marmorata larvae, Ikan Betutu

Judul: Perkembangan saluran pencernaan larva ikan betutu, oxycleotris marmorata (Blkr.)
Abstrak: Selama ini tingkat kematian larva ikan betutu di pembenihan cukup tinggi. Keadaan ini dimungkinkan oleh kegagalan memperoleh nutrien pada masa transisi dari endogenous ke exogenous feeding. Selain itu, kondisi saluran pencemaan larva juga memiliki peranan penting dalam kesiapan larva mencema pakan. Sampai saat ini masih sedikit informasi mengenai telaah histologis saluran pencernaan larva betutu. Oleh karena itu dalam penelitian ini dikaji mengenai perkembangan anatomi dan struktur histologis saluran pencernaan larva betutu, serta struktur histologis hati dan pankreas. Selain itu diamati pula perkembangan morfologi, morfometri, laju pertumbuhan dan kelangsungan hidup larva. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi pijakan bagi penyusunan strategi pemberian pakan yang cocok bagi larva betutu, sehingga pada akhirnya dapat meningkatkan tingkat kelangsungan hidup larva. Percobaan ini dilakukan pada bulan April-September 1997 di Kolam Percobaan Babakan, Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor. Pemeliharaan larva dilakukan dalam wadah tanki serat kaca berbentuk kerucut berkapasitas 450 liter dan akuarium berukuran 25x25x25 cm. Larva yang digunakan berasal dari telur hasil pemijahan semi alami di kolam dan ditetaskan dalam akuarium penetasan. Setelah menetas larva berumur 2 hari ditebar dalam media percobaan dengan pqcjat penebaran 20 ekor/liter. Selama pemeliharaan larva diberi pakan Brachionus sp. pada umur 2-26 hari dengan kepadatan 25 individu/m R., naupli Artemia pada umur 15-31 hari dan Daphnia sp.Moina sp. pada umur 23-31 hari masing-masing dengan kepadatan 5 individu/m R. . Pergantian air mulai dilakukan setelah larva berumur 7 hari, dengan menyipon air sebanyak 20% - 30% setiap pagi hap., Saat larva diberi pakan naupli Artemia (mulai umur 15 hari) pergantian air dilakukan 2 kali sehari yaitu pada pagi dan sore hari. Fisikii-kimia media pameliharaan larva dipantau pada awal, tengah dan akhir percobaan. Peubah yang diamati adalah suhu, pH dan kadar amoniak dalam air.
Keyword: 

Judul: Pendugaan Curah Hujan Dengan Bayesian Network Studi Kasus: Curah Hujan di Daerah Indramayu
Abstrak: The objective of this study was to built the probabilistic modeling and to compare the Bayesian Networks (BNs) method which considers the spatial dependencies among variables for predict rainfall to Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) method which assumes the spatial independencies among variables. This research use rainfall data of 14 stations in period 1979 to 2001 in Indramayu, West Java. A network is generated by K2 algorithm, and this networks is used to built probabilistic model using multinomial BNs. The rainfall prediction is based on the combination of Gaussian BNs and ARIMA (BNARIMA). The result shows that BNARIMA is more effective to represent the spatial dependencies among the stations and to predict rainfall than ARIMA.
Keyword: