Judul: Peningkatan rasio C/N dengan penambahan tepung tapioka pada substrat budidaya cacing sutra (Oligochaeta) sistem resirkulasi
Abstrak: Cacing sutra (Oligochaeta) adalah salah satu jenis pakan alami yang paling banyak digunakan dalam kegiatan pembenihan ikan. Ketersediaan cacing sutra belum mampu mencukupi kebutuhan sebagai pakan alami karena selama ini masih dipenuhi dari penangkapan di alam dan jumlah pasokannya tidak kontinyu. Oleh karena itu budidaya cacing tersebut perlu dikembangkan untuk memperoleh cacing secara terkontrol dan berkelanjutan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis pengaruh pemberian tepung tapioka pada rasio C/N 10, 20, dan 30 terhadap pertumbuhan kepadatan populasi dan biomassa cacing sutra. Media yang digunakan yaitu campuran lumpur dan kotoran ayam (1:1) dengan wadah budidaya berupa talang air berukuran 100 x 12 x 15 cm. Sistem budidaya yang digunakan yaitu sistem resirkulasi. Padat tebar yang digunakan yaitu 150 g/m². Perlakuan berupa penambahan tepung tapioka sehingga menghasilkan rasio C/N 10, 20, dan 30 yang diulang sebanyak 3 kali. Parameter yang diamati yaitu pertumbuhan populasi, pertumbuhan biomassa, dan kualitas air. Hasil dari penelitian ini menunjukkan puncak populasi dan biomassa cacing sutra terjadi pada hari ke-10. Kepadatan tertinggi didapat pada perlakuan C/N rasio 20 yaitu sebesar 421.145 ind./m² dengan biomassa 1.497,80 g/m². Peningkatan rasio C/N dengan penambahan tepung tapioka memberikan pengaruh nyata terhadap pertumbuhan populasi dan biomassa cacing sutra (p<0,05)…
Keyword: Silk worm, C/N ratio, Tapioca starch, Population densities, Biomass

Judul: Pertumbuhan Cacing Sutra pada Media Kotoran Ayam yang Difermentasi Bahan Aktivator dengan Dosis yang Berbeda dalam Sistem Resirkulasi
Abstrak: Budidaya cacing sutra (cacing oligochaeta) semakin berkembang untuk memenuhi kebutuhan pakan alami larva ikan, hal ini dikarenakan cacing sutra memiliki kandungan nutrisi yang tinggi. Salah satu cara budidaya cacing sutra adalah dengan penambahan pupuk sebagai sumber makanan untuk meningkatkan produksi cacing sutra. Penelitian ini menganalisa pertumbuhan cacing sutra pada media kotoran ayam yang difermentasi dengan penambahan bahan aktivator pada dosis berbeda sistem resirkulasi. Perlakuan dalam penelitian ini terdiri dari dosis 0,4 ml/kg, 0,8 ml/kg, 1,2 ml/kg. Penelitian dilaksanakan bulan April sampai Juni 2012 bertempat di Bengkel HIMAKUA, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB. Media yang digunakan yaitu campuran lumpur dan kotoran ayam 1:1 dengan wadah budidaya berupa talang air dengan ukuran (100x12x15) cm³ yang dilapisi plastik hitam sebanyak 9 buah. Penggenangan pupuk dan lumpur dilakukan selama 10 hari lalu cacing ditebar dan diberi pupuk kotoran ayam hasil fermentasi setiap lima hari sekali. Cacing dipelihara selama 60 hari dan dilakukan pengambilan contoh setiap 10 hari sekali. Hasil penelitian menunjukkan puncak kepadatan (individu/m²) dan biomassa cacing oligochaeta terjadi pada hari ke-10. Kepadatan tertinggi diperoleh pada perlakuan dosis 0,4 ml/kg sebesar 110.132 individu/m² serta biomassa tertinggi diperoleh pada perlakuan dosis 0,8 ml/kg sebesar 528,63 g/m². Kelimpahan bakteri selama masa pemeliharaan mengalami peningkatan jumlah bakteri dari 10 CFU/ml hingga mencapai 109 CFU/ml. Parameter kualitas air yang diamati selama 60 hari pemeliharaan meliputi DO, suhu, pH, dan amoniak, serta TOM masih dalam kisaran optimum bagi pertumbuhan cacing sutra…
Keyword: Oligochaeta worm, Ingredients Activator (EM4), Aquaculture Recirculation System

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: