Judul: Kebiasaan Makanan Ikan Giligan (Panna microdon, Bleeker) di Perairan Mayangan, Kecamatan Legon Kulon, Kabupaten Subang, Jawa Barat
Abstrak: Ikan giligan (Panna microdon) merupakan ikan yang ditemukan di Perairan Mayangan, Kecamatan Legon Kulon, Kabupaten Subang, Jawa Barat. Informasi mengenai potensi, produksi dan pemanfaatan sangat kurang, Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari dan mengetahui kebiasaan makanan dengan melihat komposisi jenis makanan, Selain itu, hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber informasi mengenai kebiasaan makanan ikan giligan di Perairan Mayangan, Penelitian dilaksanakan pada bulan November 2002-April 2003 di Perairan Mayangan, Kecamatan Pamanukan, Kabupaten Subang, Jawa Barat. Ikan contoh diambil dengan menggunakan alat tangkap pukat pantai yang berukuran mata jaring 2 inci dan jm'ing kantong yang berukuran mala jaring 1,5-2 inci, Analisa laboratorium dilakukan di laboratorium Ekobiologi Perikanan dan Biomikro Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB, Analisa data yang digunakan adalah frekuensi ukuran panjang, Index of Preponderance, Luas relung dan Tumpang Tindih Makanan, Ikan contoh yang diamati selama penelitian berjumlah 499 elmr, terdiri dari 336 ekor ikan jantan dan 163 ekor ikan betina, Panjang total berkism' mltara 126-298 mm, dml berat total berkisar 24,39-274,3 gram, llean giligan jantan dan betina. membentuk sepuluh kelompok selang panjang, Jumlah ikan giligan jantan dan betina yang terbanyak terdapat pada ukuran panjang total 226-245 mm,
Keyword: 

Judul: Kebiasaan Makanan Ikan Rejung Sillago sihama di Perairan Pantai Mayangan, Subang, Jawa Barat
Abstrak: Perairan Mayangan terletak di Desa Mayangan Kecamatan Legon Kulon, Subang, Jawa Barat dengan wilayah pantai yang di dominasi oleh kawasan hutan mangrove yang merupakan sumberdaya alam yang potensial bagi perikanan. Salah satu sumberdaya perikanan yang ada di perairan Pantai Mayangan adalah ikan rejung (Sillago sihama). Penelitian ini dilaksanakan di perairan Pantai Mayangan, Legon Kulon, Subang selama sembilan bulan (bulan April 2003 sampai Desember 2003) yang bertujuan untuk mengetahui kebiasaan makanan ikan rejung. Analisis sam pel dilakukan di Laboratorium Ekobiologi Perairan dan Laboratorium Biomikro, Program Studi Manajemen Sumberdaya Perairan, FPIK, IPB. Ikan contoh ditangkap oleh nelayan setempat menggunakan pukat pantai, rampus, dan arad. Analisis yang dilakukan meliputi sebaran ukuran panjang, hubungan panjang dan berat, indeks kepenuhan lambung, indeks bagian terbesar, indeks similaritas, dan luas relung makanan serta tumpang tindih relung makanan. Ikan rejung yang tertangkap selama penelitian berjumlah 554 ekor (252 ekor ikan jantan dan 302 ekor ikan betina). Pada umumnya ikan rejung yang tertangkap berukuran sedang (141-200 mm) diduga karena daerah perairan Pantai Mayangan adalah tempat mencari makan ikan berukuran sedang dan adanya selektifitas alat tangkap yang ukuran mata jaringnya hanya dapat menangkap ikan yang berukuran sedang.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Dokumen Teks Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Pemilihan Fitur Chi-Square.
Abstrak: Increasing number of documents makes people more difficult to obtain the information which they desired. This problem requires text processing techniques to organize the documents in accordance with the categories. One of which is text classification. Text classification can organize document in accordance with predefined categories automatically (supervised machine learning). One popular method of text classification is support vector machines (SVM) that tries to find the best hyperplane in the input space. This algorithm is the best classification algorithm compared with other vector space classification method, namely Rocchio, k-nearest neighbor (KNN) and decision tree. This research measures the suitability of SVM for text classification and to prove whether the SVM is able to classify the documents in a linear separable manner. The final result shows that linear kernel and polynomial kernel in the SVM test produce the same accuracy value of 96.3504% and testing the RBF kernel produces accuracy of 95.6204% for classification of text documents using chi-squared feature selection
Keyword: