Judul: Kinerja Produksi Ikan Galaxy Rasbora Danio Margaritatus yang Dipelihara pada Salinitas Media Berbeda dan Kepadatan 2 Ekor L-1.
Abstrak: Pasokan ikan galaxy rasbora belum memenuhi permintaan pasar disebabkan produksi yang masih rendah. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis hubungan antara salinitas media pemeliharaan yang berbeda dengan kinerja produksi galaxy rasbora D. margaritatus pada kepadatan 2 ekor L-1. Perlakuan penelitian ini adalah salnitas 0, 2, 4, dan 6 g L-1 yang diulang tiga kali. Ukuran ikan yang digunakan 12,09±0,01 mm. Ikan diberi makan cacing sutera secara ad libitum tiga kali dan media pemeliharaaan di ganti 10% setiap hari. Untuk mendapatkan hubungan antara salinitas dan parameter penelitian, terhadap data yang terkumpul dilakukan analisis ragam yang dilanjutkan dengan uji polinomial ortogonal. Hasil penelitian menunjukan bahwa perbedaan salinitas berpengaruh terhadap beberapa parameter kinerja produksi (p<0.05), yakni nilai maksimal untuk kelangsungan hidup (100%), pertumbuhan bobot mutlak (85,68 mg), pertumbuhan panjang mulak (8,35 mm) dan laju pertumbuhan spesifik (2,61 %) masing-masing dicapai pada salinitas 1,73 L-1, 2,17 L-1, 2,19 L-1, 2,11 g L-1. Rasio konversi pakan minimal (4,77) dicapai pada salinitas 2,77 g L-1. Dengan demikian salinitas media pada kisaran 1,7 hingga 2,8 g L-1 dapat digunakan dalam pemeliharaan galaxy rasbora untuk mendapatkan kinerja produksi yang baik
Keyword: Danio margaritatus, salinitas, produksi, pertumbuhan

Judul: Kinerja Produksi Ikan Galaxy Rasbora Danio margaritatus yang Dipelihara pada Salinitas Berbeda
Abstrak: Penelitian bertujuan untuk menentukan salinitas media pemeliharaan yang menghasilkan kinerja produksi terbaik dalam meningkatkan produksi budidaya ikan galaxy rasbora Danio margaritatus melalui parameter pertumbuhan dan kelangsungan hidup. Perlakuan berupa salinitas media pemeliharaan 0, 2, 4, dan 6 ppt dengan tiga kali ulangan. Ikan galaxy rasbora yang digunakan berbobot awal 0,06 ± 0,01 g, panjang awal 1,1 ± 0,04 cm dan dipelihara dalam wadah yang berukuran 30 × 30 × 30 cm3 dengan volume 24 liter. Selama masa pemeliharaan 40 hari ikan diberi pakan berupa cacing sutra (Tubificidae) secara ad libitum dan media pemeliharaan diganti 20% setiap dua hari. Dilakukan analisis regresipolinomial ortogonal untuk melihat hubungan antara perlakuan dengan parameter yang diamati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perbedaan salinitas berpengaruh nyata terhadap kinerja produksi ikan galaxy rasbora (P < 0,05) yakni kelangsungan hidup maksimal 100% dicapai pada 2,69 ppt, pertumbuhan panjang 10,87 mm pada salinitas 3,70 ppt, laju pertumbuhan spesifik 2,40% pada salinitas 3,16 ppt serta efisiensi pakan 22,47% pada salinitas 2,66 ppt. Namun demikian faktor kondisi (Y) dan salinitas (X) memberikan respon linier dengan persamaan Y = -0,0468X + 1,4016. Dengan demikian salinitas yang baik untuk pemeliharaan ikan galaxy rasbora adalah 3 ± 1 ppt.
Keyword: Danio margaritatus, kelangsungan hidup, pertumbuhan, salinitas

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