Judul: Kinerja Produksi dan Usaha Pendederan Tahap II Ikan Patin (Pangasius sp.) di Desa Sukamandijaya, Kabupaten Subang
Abstrak: Ikan patin (Pangasius sp.) merupakan salah satu ikan air tawar yang ekonomis untuk dibudidayakan serta memiliki peluang pasar yang besar dalam perdagangan. Namun, produksi ikan patin saat ini belum dapat memenuhi target yang ditentukan. Lahan produksi yang dimiliki menjadi faktor penentu dalam jumlah produksi yang dicapai. Dengan demikian tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pengaruh luas total bak produksi yang berbeda terhadap kinerja produksi dan kinerja usaha pendederan tahap II ikan patin. Penelitian menggunakan metode survei dan pengambilan sampel secara purposive sampling dengan kriteria tertentu dan dihasilkan sampel sebanyak tujuh responden, 19% dari jumlah pembudidaya di lokasi studi yang sesuai dengan tujuan penelitian. Responden dibagi menjadi tiga variasi berdasarkan luas total bak produksi yang dimiliki responden, yaitu 20 m2, 40 m2, dan 80 m2. Hasil penelitian menunjukkan tingkat kelangsungan hidup dan produktivitas cenderung menurun dengan semakin meningkatnya luas total bak produksi, yaitu kelangsungan hidup sebesar 97,16±0,66%; 95,00±0,50%; dan 87,14±0,00%, serta produktivitas sebesar 50.671±2868 ekor m-2, 45.862±5277 ekor m-2, dan 40.667±0000 ekor m-2, berturut-turut pada luas total bak 20 m2, 40 m2, dan 80 m2. Namun, investasi, biaya total, dan penerimaan meningkat dengan meningkatnya luas total bak produksi. Keuntungan yang diperoleh meningkat dua kali lipatnya dengan adanya peningkatan luas total bak produksi. Keuntungan dan nilai rasio R/C berbanding terbalik dengan adanya peningkatan luas total bak produksi. Keuntungan semakin meningkat dengan adanya peningkatan luas total bak produksi, sedangkan nilai rasio R/C menurun dengan meningkatnya luas total bak produksi.
Keyword: investment, productivity, R/C ration, total cost, total production basin area

Judul: Kinerja produksi dan optimalisasi input pada usaha pendederan ikan patin Pangasius hypophthalmus ukuran 1 inci di Desa Sukamandijaya, Subang
Abstrak: Usaha pendederan ikan patin ukuran 1 inci di Desa Sukamandijaya masih belum optimal dan dilakukan berdasarkan pengalaman. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis kinerja produksi dan optimalisasi input produksi untuk menghasilkan keuntungan yang optimal. Metode yang digunakan berupa survei dengan metode purposive sampling dan parameter kinerja produksi didapat melalui pengamatan langsung. Data ekonomi dianalisis menggunakan fungsi produksi Cobb-Douglas dan analisis usaha. Volume wadah pendederan berkisar 3188-9860 liter dengan kepadatan berkisar 15-47 ekor/liter. Pertumbuhan panjang mutlak rata-rata ikan patin sebesar 2,77 + 0,19 cm, tingkat kelangsungan hidup sebesar 56,04 + 1,07 %, dan laju partumbuhan bobot harian sebesar 27,96 + 1,09 %. Pendugaan efisiensi penggunaan input didapatkan input yang optimal adalah 80 ekor/liter untuk larva dan 0,0919 kg/liter untuk cacing. Analisis usaha pendederan ikan patin 1 inci pada kondisi optimal adalah R/C 2,31, break even point sebesar Rp 18.060.496 dan 229.861 ekor, harga pokok penjualan Rp 34,00/ekor dan pay back period 0,47 tahun.
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