Judul: Padat Tebar Optimal pada Peningkatan Produksi Kepiting Bakau Scylla serrata dalam Sistem Resirkulasi
Abstrak: Kepiting bakau Scylla serrata merupakan produk perikanan unggulan yang memiliki nilai ekonomis tinggi dan potensial untuk dikembangkan. Efisiensi lahan dan media pemeliharaan perlu dilakukan untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas produksi kepiting bakau. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan padat tebar optimal pada budidaya kepiting bakau Scylla serrata dalam sistem resirkulasi. Kepiting bakau dengan bobot rata-rata 150±0.6 g dipelihara dalam kontainer plastik berukuran 60×40×40 cm selama 60 hari dengan pemberian pakan secara at satiation sebanyak dua kali sehari. Penelitian dilakukan dengan 3 perlakuan dan 3 ulangan yaitu padat tebar 5, 10, dan 15 ekor setiap wadah pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja pertumbuhan kepiting bakau terbaik terdapat pada perlakuan 10 ekor setiap wadah pemeliharaan dengan tingkat kelangsungan hidup 73.33±5.77%, biomassa sebesar 1380.10 g, laju pertumbuhan mutlak sebesar 0.68±0.01 g/ekor/hari, efisiensi pakan sebesar 9.89±0.11%, dan nilai rasio konversi pakan sebesar 10.11±0.11.
Keyword: biomassa, kepiting bakau, laju pertumbuhan, rasio konversi pakan, tingkat kelangsungan hidup

Judul: Penentuan Kadar Oksigen Terlarut Optimum Untuk Pertumbuhan Benih Kepiting Bakau Scylla Serrata Dalam Sistem Resirkulasi
Abstrak: Kepiting bakau Scylla serrata merupakan salah satu komoditas perikanan yang memiliki nilai ekonomis tinggi sehingga jumlah permintaan pasar setiap tahunnya meningkat (FAO 2011). Peningkatan permintaan pasar ini tidak diimbangi dengan terjaminnya kontinuitas produksi. Hal ini disebabkan pemenuhan permintaan pasar baik lokal maupun global sebagian besar masih diperoleh dari hasil tangkapan alam. Jumlah produksi kepiting bakau yang semakin menurun dari tahun 2013 sampai 2014 membuat pemerintah mengeluarkan Peraturan Menteri Kelautan Perikanan nomor 1/PERMEN-KP/2015 tentang ketentuan penangkapan kepiting, rajungan, dan lobster berdasarkan ukuran dan ada tidaknya telur. Pembatasan ini membuat sektor budidaya mempunyai peluang besar untuk dikembangkan guna memenuhi permintaan pasar. Teknologi pembenihan kepiting bakau belum sepenuhnya berkembang. Budidaya kepiting bakau sebagian besar masih berada dalam tahapan pembesaran yaitu dengan menangkap benih yang berasal dari alam kemudian dipelihara sampai ukuran konsumsi. Pemeliharaan berlangsung seluruhnya di dalam air, sangat berbeda dengan habitat alami kepiting bakau. Pertumbuhan kepiting bakau yang dipelihara juga sangat lambat sehingga perlu adanya teknologi perekayasaan lingkungan untuk meningkatkan kinerja produksi. Salah satu parameter lingkungan yang sangat penting karena berperan sebagai faktor pembatas adalah kadar oksigen terlarut (OT). Faktor pembatas menjadikan OT harus tersedia dalam jumlah tertentu untuk menjaga kelangsungan hidup biota. Oleh karena itu penambahan aerasi dalam budidaya intensif mutlak diperlukan untuk mencegah terjadinya persaingan dalam mendapatkan oksigen. Informasi tentang jumlah oksigen terlarut yang tepat untuk menunjang pertumbuhan kepiting bakau dalam sistem budidaya terkontrol masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan menentukan kadar oksigen terlarut (OT) yang optimum melalui penentuan titik aerasi serta mengevaluasi peranan oksigen terlarut terhadap kinerja produksi kepiting bakau Scylla serrata. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni sampai Oktober 2015 bertempat di Laboratorium Lingkungan Akuakultur II, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Rancangan penelitian yang digunakan adalah RAL dengan empat perlakuan (penambahan titik aerasi dengan rincian A, tidak menggunakan titik aerasi; B, satu titik aerasi; C, dua titik aerasi dan D, tiga titik aerasi) dan tiga ulangan. Tahap persiapan wadah dilakukan dengan membuat sistem resirkulasi untuk setiap perlakuan. Hal ini bertujuan untuk menjaga kualitas media pemeliharaan agar tetap dalam kondisi yang diharapkan serta mengurangi penumpukan feses dan sisa pakan di wadah pemeliharaan. Besaran debit udara pada setiap titik aerasi ditentukan dengan uji pendahuluan untuk mengetahui kebutuhan OT minimal kepiting bakau disetiap wadahnya. Hasilnya besaran debit udara yang dibutuhkan untuk mencukupi minimal kebutuhan OT kepiting bakau sebesar 4.9 mg L-1 O2 adalah 0.125 L s-1 untuk satu titik aerasi. Besaran tersebut diaplikasikan ke setiap wadah disesuaikan dengan jumlah titik aerasi sesuai perlakuan. Kepiting bakau yang digunakan memiliki bobot rata-rata 46.6±1.06 g ekor-1 dengan padat tebar 10 ekor per wadah. Wadah yang digunakan selama pemeliharaan adalah bak plastik yang berukuran 40×30×30 cm3. Pemeliharaan kepiting bakau dilaksanakan selama 42 hari dan diberikan pakan empat kali sehari dengan ikan rucah menggunakan metode restricted yakni sebesar 10% dari bobot biomassa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan C yaitu penambahan dua titik aerasi menghasilkan nilai kelarutan oksigen rata-rata sebesar 5.11-5.77 mg L-1 dan memberikan hasil terbaik terhadap kinerja produksi kepiting bakau yaitu derajat kelangsungan hidup 63.33±5.77 %; laju pertumbuhan mutlak 0.83±0.03 g.hari-1 ; pertumbuhan panjang mutlak 4.2±0.4 cm ; rasio konversi pakan
Keyword: kepiting bakau, resirkulasi, oksigen terlarut, kinerja produksi

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