Judul: Kinerja produksi dan model pertumbuhan pada pembesaran ikan sidat Anguilla bicolor bicolor dalam sistem resirkulasi dengan salinitas berbeda
Abstrak: Ikan sidat merupakan salah satu komoditas perikanan yang memiliki nilai ekonomis dan permintaan pasar yang tinggi. Ikan ini termasuk kelompok ikan katadromus. Permasalahan budidaya ikan sidat di Indonesia yaitu belum ada standar kinerja produksi dan model pertumbuhan fingerling ikan sidat pada berbagai salinitas media budidaya. Standar dan model ini dapat digunakan sebagai dasar prediksi bagi pertumbuhan ikan sidat pada berbagai tingkat salinitas terhadap lama waktu pemeliharaan. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis dan menentukan kinerja produksi dan model pertumbuhan terbaik pada pembesaran fingerling ikan sidat dengan salinitas yang berbeda. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan perlakuan salinitas 0, 10, 20, dan 30 g/L yang masing-masing diulang tiga kali. Ikan sidat yang digunakan rata-rata berbobot 20±0,6 g yang dipelihara selama 90 hari menggunakan sistem resirkulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kisaran salinitas terbaik yang mendukung kinerja produksi ikan sidat adalah 0-10 g/L. Nilai yang dihasilkan dari kedua perlakuan tersebut yaitu derajat kelangsungan hidup 100 %, biomassa akhir rata-rata 671,33–715,00 g, laju pertumbuhan mutlak 0,195–0,213 g/hari, laju pertumbuhan spesifik 0,71–0,75 %/hari, dan rasio konversi pakan 3,67–3,94. Model regresi pertumbuhan (y = bobot dan x = hari) masing-masing yaitu yS0 = 0,225x + 19,04 (R2 = 0,982) dan yS10 = 0,191x + 18,66 (R2 = 0,966).
Keyword: Anguilla bicolor bicolor, kelangsungan hidup, konversi pakan, laju pertumbuhan, model pertumbuhan

Judul: Kinerja Produksi Ikan Sidat Anguilla Bicolor Bicolor Berukuran Awal 3 Gram Pada Sistem Resirkulasi Dengan Salinitas Berbeda
Abstrak: Ikan sidat Anguilla bicolor bicolor merupakan komoditas perikanan yang memiliki nilai ekonomis tinggi. Permintaan pasar internasional, terutama di negara Asia, Eropa, Amerika, dan Australia mencapai 250 000 ton/tahun. Namun demikian hanya 16.8% dari permintaan pasar global yakni 130 000 ton/ tahun yang baru mampu dipenuhi. Pemenuhan permintaan ini berasal dari hasil tangkapan dan budidaya. Perairan Indonesia yang terdiri dari sungai dan laut memiliki potensi yang cukup besar bagi penyebaran ikan sidat. Kondisi ini sesuai dengan sidat yang bersifat katadromus yaitu ikan sidat dewasa akan melakukan migrasi ke laut untuk melakukan pemijahan, sedangkan larva ikan sidat hasil pemijahan akan kembali lagi ke perairan tawar. Kesesuaian antara sifat ikan sidat dengan kondisi perairan Indonesia sangat mendukung pengembangan kegiatan budidaya ikan sidat di Indonesia. Pada budidaya ikan sidat masih terdapat banyak kendala, antara lain berupa mortalitas yang cukup tinggi pada benih. Hal ini disebabkan oleh ketidakmampuan adaptasi benih terhadap lingkungan budidaya. Oleh karena itu diperlukan upaya pengelolaan kualitas air agar optimum bagi kehidupan dan pertumbuhan ikan sidat. Salah satu faktor kualitas air tersebut adalah salinitas yang dapat mempengaruhi konsumsi pakan, laju pertumbuhan dan kelangsungan hidup, baik secara langsung maupun tidak langsung. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan salinitas optimal yang dapat menghasilkan kinerja produksi terbaik pada pendederan ikan sidat A. bicolor bicolor melalui kajian fisiologis. Hasil penelitian ini dapat dijadikan acuan dalam pengembangan budidaya ikan sidat. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April sampai Juni 2016. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) dengan empat perlakuan tingkat salinitas yang masing masing diulang sebanyak tiga kali. Perlakuan tersebut yaitu salinitas 0 g L-1, salinitas 10 g L-1, salinitas 20 g L-1, dan salinitas 30 g L-1. Ikan uji yang digunakan adalah ikan sidat A. bicolor bicolor dengan bobot rata rata 3±0.5 g. Pemeliharaan dilakukan pada akuarium berukuran 100×50×40 cm3 dengan padat tebar 4 g L-1. Pemeliharaan ikan dilakukan selama 60 hari. Pakan yang diberikan berupa pakan komersil dengan kandungan protein 45%. Penyifonan air dilakukan setiap hari dan pergantian air dilakukan setiap 3 hari sekali dengan persentase 20% dari total volume air. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kisaran salinitas optimum yang dapat mendukung kinerja produksi ikan sidat A. bicolor bicolor berukuran awal 3 g ekor-1 adalah 0-10 g L-1. Nilai yang dihasilkan dari kedua perlakuan tersebut yaitu derajat kelangsungan hidup 97.11%, laju pertumbuhan mutlak biomassa 3.88–3.43 g hari-1, laju pertumbuhan spesifik biomassa 0.83–0.76 % hari-1, dan rasio konversi pakan 2.58-3.26. Nilai terbaik untuk respons fisiologis menunjukkan kisaran nilai yaitu gradien osmotik 0.34–0.43 mOsm L-1, tingkat konsumsi oksigen 0.67–0.71 mgO2 g-1 jam-1, kortisol 33.13––35.95 nmol L-1, dan kadar glukosa darah 31.63– 35.15 mg dL-1. Kualitas air selama penelitian masih tergolong dalam kisaran optimum kualitas air pemeliharan ikan sidat, yaitu suhu 28.6‒30.5 oC, pH 6.0‒8.0, oksigen terlarut 3.9‒6.6 mg L-1, nitrit 0.00‒0.51 mg L-1, dan amonia 0.0000‒0.0106 mg L-1. Kisaran salinitas optimum yang dapat mendukung kinerja produksi ikan sidat A. bicolor bicolor berukuran awal 3 g adalah 0‒10 g L-1.
Keyword: Anguilla bicolor bicolor, kinerja produksi, resirkulasi, 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