Judul: Pengaruh tingkat pemberian maggot terhadap pertumbuhan dan efisiensi pemberian pakan benih ikan gurame
Abstrak: Gurame (Osphronemus gouramy) adalah salah satu jenis ikan air tawar yang lambat pertumbuhannya dibandingkan dengan ikan air tawar lainnya. Pakan buatan untuk benih ikan ini masih relatif mahal sehingga diperlukan pakan altematif yang murah dan bermutu. Maggot atau larva black soldier fly (Hermetia illucens) bisa menjadi salah satu pakan altematif untuk benih ikan gurame dan diharapkan menjadi terobosan untuk mengatasi masalah tersebut. Maggot ini juga dapat menjadi altematif pengganti tepung ikan dalam formulasi pakan buatan untuk benih ikan gurame. Percobaan ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh tingkat pemberian maggot terhadap pertumbuhan dan efisiensi pemberian pakan benih ikan gurame. Maggot yang sudah dijadikan pelet dengan kadar protein 38,32 % diberikan kepada ikan gurame (panjang 4-6 cm dan bobot 3-5 gram per ekor) sebanyak 3, 5, 7 dan 9% dari bobot biomasa per hari dengan frekuensi 3 kali sehari. Penyesuaian jurnlah pakan dilakukan setiap minggu setelah menimbang seluruh ikan dalam akuarium. Ikan gurame dipelihara dalam akuarium (50x50x40 cm)sebanyak 15 ekor atau 1 ekor per 3 liter. Peubah yang diamati adalah laju pertumbuhan harian individu, efisiensi pemberian pakan dan kelangsungan hidup benih ikan gurame serta fisika-kimia (suhu, pH, oksigen terlarut dan amoniak) air. Pengukuran fisika kimia air dilakukan 3 kali yaitu pada awal, tengah dan akhir penelitian. Percobaan ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan dan 3 ulangan. Untuk melihat respon dari peubah yang diamati dengan tingkat pemberian pakan yang diberikan dilakukan uji polinom orthogonal.
Keyword: 

Judul: Pengaruh tingkat pemberian pakan terhadap pertumbuhan dan efisiensi pakan ikan Gurami (Osphoronemus goramy Lac.) berukuran 2,5 gram pada suhu media 29 derajat celcius
Abstrak: Suatu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat pemberian pakan terhadap pertumbuhan dan efisiensi pakan bagi benih gurami berukuran 2.5 gram pada suhu media 29 °C. Penelitian ini dilakukan di Instalasi Kolam Percobaan Cibalagung, Balai Penelitian Perikanan Air Tawar, Bogor mulai bulan September 1993 sampai bulan Pebruari 1994. Wadah yang digunakan adalah 12 buah akuarium berukuran masing-masing 40 x 40 x 30 cm³ yang berisi 30 liter air. 3 Setiap wadah diisi 10 ekor ikan. Suhu media distabilkan 29 °C dengan menggunakan automatic heater. Tingkat pemberian pakan yang diberikan adalah 1%, 3%, 5% dan 7% dari bobot biomassa ikan. Pakan yang digunakan berkadar protein 45% dengan frekuensi pemberian pakan 4 kali sehari. Penyesuaian jumlah pakan dilakukan setiap dua minggu sekali setelah penimbangan ikan. Parameter yang diamati adalah laju pertumbuhan harian, efisiensi pa- kan dan kelangsungan hidup serta parameter fisika kimia air yang meliputi pH, oksigen terlarut, alkalinitas, CO2 bebas dan kadar ammonia…dst
Keyword: 

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