Judul: Keterkaitan diatom perifitik dengan keberadaan unsur hara pada substrat biocrete serta pemanfaatanya oleh udang stadia pascalarva
Abstrak: Penyediaan pakan alami merupakan salah satu upaya pendukung produksi perikanan budidaya yang ramah lingkungan dan berkelanjutan. perifiton adalah salah satu sumberdaya ahayati perairan yang berpotensi sebagai pakan alami biota air (udang). Kelompok penyusun utama komunitas perifiton laut adalah diatom.
Keyword: Biocrete, Zeocrete, Shirmp

Judul: Komposisi dan biomassa diatom perifitik pada substrat zeocrete dengan  rasio N:P yang berbeda
Abstrak: Diatom perifitik merupakan salah satu komunitas penyusun perifiton yang memiliki nutrisi dan kandungan asam lemak omega-3 tinggi serta dapat dimanfaatkan sebagai pakan alami udang. Pertumbuhan dan perkembangan diatom tergantung pada ketersediaan unsur hara di perairan. Permasalahannya adalah ketersediaan unsur hara di perairan cenderung tidak stabil dari waktu ke waktu, sehingga dibutuhkan suatu kegiatan untuk menyediakan unsur hara bagi tumbuh kembang diatom. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah dengan cara menambahkan unsur hara ke dalam substrat, dalam hal ini adalah substrat zeocrete. Substrat zeocrete adalah substrat buatan yang merupakan campuran dari zeolit, semen, dan ijuk. Untuk mengetahui kemampuan substrat zeocrete sebagai tempat hidup diatom perifitik perlu dilakukan penelitian mengenai komposisi dan biomassa diatom perifitik. Diatom uji ditumbuhkan pada empat macam perlakuan substrat zeocrete, yaitu substrat zeocrete tanpa penambahan unsur hara serta substrat zeocrete yang diberi tambahan unsur hara dengan rasio N:P = 10:1, 20:1, dan 30:1, pada konsentrasi P dan Si 0,02 ppm. Sumber unsur hara untuk substrat adalah larutan pupuk urea, TSP, dan sodium metasilika. Parameter lingkungan (intensitas cahaya, suhu, salinitas, pH, dan DO) dikontrol agar tetap pada kondisi optimum untuk pertumbuhan diatom. Unsur hara yang tersedia di air media berasal dari lepasan amonia, nitrat, ortofosfat, dan silika dari substrat zeocrete. Substrat zeocrete akan melepas unsur hara bila unsur hara di perairan kurang memadai untuk mendukung pertumbuhan diatom, dan akan menyerap unsur hara berlebih di perairan. Perkembangan kelimpahan diatom perifitik pada substrat zeocrete dengan penambahan unsur hara menunjukkan peningkatan setelah dua minggu pemeliharaan, sedangkan pada substrat zeocrete tanpa penambahan unsur hara mengalami penurunan kelimpahan. Biomassa total tertinggi terdapat pada substrat zeocrete yang mendapat penambahan unsur hara dengan rasio N:P=30:1, sedangkan terendah pada substrat zeocrete tanpa penambahan unsur hara. Dari uji statistik menggunakan program SAS 6.12 pada selang kepercayaan 95% dibuktikan bahwa terdapat perbedaan yang nyata antara biomassa total diatom perifitik yang tumbuh pada substrat zeocrete yang diberi tambahan unsur hara dengan rasio N:P=20:1 dan 30:1. Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa waktu pencapaian biomassa total maksimum terjadi pada hari ke-20.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: