Judul: Akumulasi logam kadmium pada bucillus pb138
Abstrak: &sciiius Pb 138 maupah h i 1 isok dari Ekoslstim * . Air Hitarn Kalimantnn. Berdn&n hsil uji fasiologi dan biokhh k l a i Veteriner @or, bberi ini direferenshn ke d a b golongan Bacillus. hillus E% 138 m m p q a i kemampuan me~humulaslio gam ladmiurn. Konsentrasi bdrnium 5 mgll tidak mmgharnbat prtmhhan. Hnsil penpujian konsentrnsi lethal tacPpi 2 1,8 mgfl dahm medium PGEcoir dan 38,22 mg/l dalam medium PGE-padat. Kamampuan akumulasi e r a intraseluler ter~adi sejak awal pemaparan logam hdmium. Akumulasi ja* @k 0,24 Cdhg h a t hmg biomass. Sekitar 60% dari Cd terodksi dapt diakiulasi secara inWukr. Krwrsentrasi tdnggi 1,796 up Cd tiap mg protein jika pemaparan logam terjadi daIam hse 1.eaf;tmik. pH optimum ptumbuhan untuk mempleh kemampuan akumulasi tertingej wadi pda pH d. Unrtan tokskitas Becilhcs Pb138 tehadap hberapa jenis logam sebagai Mut, Ni=N=Fr=Ag=Cu<o>C:r=Hg>Zn>Pb=Mn >Mo>Mg. K&dbm logarn Zn, Pb, Mn atau Mg dapat meslitikbn kapsitas kummpuan akumulasi logam Idmiurn, Kapasitas h u h i n y a bkisar 0,070 - O,OM nB/se1, sdangkm pada medium Cd tenatat 0,W dsel. hduga awal noekanisme akumulasi intmxIuler pada BaciIIus PbI38, melahi sistim transport Zn kgmdmp dengan logam Zn rneMui sistim transprt Mg atau meletlui sistim trslnsport Mn yang dimediasi oleh protein intraseluler. Weri ini kpkmsi sebagai karmdidat agen b i d s i lmgkungm yang tenxmar logam kbasis pada pmtem htraselder.
Keyword: 

Judul: Akumulasi Timbal (Pb) Dan Kadmium (Cd) Pada Tiga Jenis Tumbuhan Yang Terpapar Debu Semen Di Cileungsi, Bogor
Abstrak: Logam berat merupakan salah satu zat toksik yang terkandung dalam limbah bahan baku, emisi bahan bakar, dan emisi debu selama proses produksi semen. Debu pabrik semen dan polutan gas dapat menyebabkan perubahan kondisi lingkungan di sekitarnya, salah satunya adalah kondisi vegetasi. Emisi debu yang terus terjadi dalam waktu yang lama dapat menyebabkan terbatasnya jenis yang mampu bertahan hidup pada daerah tersebut. Kondisi tersebut dapat berdampak terhadap struktur dan komposisi penyusun vegetasi di daerah sekitar pabrik semen. Kontaminasi polutan pabrik semen menghambat pertumbuhan tumbuhan dan mereduksi keberadaan jenis-jenis tumbuhan penyusun vegetasi di sekitarnya. Logam berat yang ditemukan dalam tubuh tumbuhan di sekitar industri semen antara lain: Cd, Cu, Pb, dan Zn. Timbal (Pb) merupakan jenis logam berat yang paling sering ditemukan sebagai kontaminan pada lingkungan. Kadmium (Cd) merupakan kontaminan dengan toksisitas yang sangat tinggi bagi tumbuhan. Akumulasi logam Pb dan Cd dalam tubuh tumbuhan dapat menyebabkan beberapa gangguan, yaitu gangguan pertumbuhan seperti terhambatnya pertumbuhan akar dan tunas, kerusakan jaringan seperti rusaknya dinding sel, serta gangguan fisiologi seperti terganggunya proses fotosintesis dan pemblokiran transpor unsur hara. Kontaminasi Pb dan Cd yang disebabkan oleh debu pabrik semen perlu diteliti untuk mengetahui akumulasi kedua logam tersebut dalam tanah dan tumbuhan serta untuk mengetahui komposisi tumbuhan bawah berdasarkan analisis vegetasi yang dilakukan di sekitar pabrik semen di Cileungsi, Bogor. Pengamatan kondisi vegetasi tumbuhan bawah dilakukan pada radius 1, 3, dan 5 km dari lokasi pabrik semen. Analisis vegetasi dilakukan menggunakan metode kuadrat, dengan luas petak contoh (2 × 2) m2, masing-masing radius sebanyak 50 petak contoh. Analisis kandungan logam dalam contoh akar dan daun Stachytarpheta jamaicensis, Bidens pilosa, dan Pennisetum purpureum diambil secara komposit untuk setiap radius 1, 3, dan 5 km. Kedua jenis contoh organ tumbuhan dianalisis kadar Cd dan Pb menggunakan atomic absorption spectrometry (AAS). Hal yang sama dilakukan pada contoh tanah dengan kriteria pengambilan pada kedalaman 0-15 cm. Analisis histokimia menggunakan contoh berupa helai daun dan akar P. purpureum, S. jamaicensis, dan B. pilosa disayat melintang setebal 30 μm menggunakan mikrotom beku. Uji kandungan kadmium dilakukan dengan menggunakan pengamatan tidak langsung, yaitu dengan mendeteksi keberadaan senyawa tanin pada sel atau jaringan menggunakan FeCl3. Keberadaan logam Cd pada sel atau jaringan ditandai dengan adanya warna coklat hinggu hitam. Uji kandungan timbal dilakukan dengan menggunakan reagen sodium rodizonat. Keberadaan logam Pb pada sel atau jaringan ditandai dengan adanya warna merah. Pengamatan stomata diamati pada sediaan paradermal. Proses pengerikan sisi adaksial dan abaksial daun menggunakan silet. Parameter yang diamati pada sayatan paradermal daun adalah ukuran dan kerapatan stomata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 36 jenis tumbuhan bawah yang berasal dari 14 famili hidup di sekitar industri semen di Cileungsi, Bogor. Berdasarkan hasil perhitungan INP, B. pilosa, S. jamaicensis, dan P. purpureum merupakan jenis yang dominan di daerah tersebut. Akumulasi logam Pb dan Cd paling tinggi ditemukan di akar, selanjutnya di daun, dan terakhir di tanah. Secara umum translocation factor (TF) dan bioconcentration factor (BCF) ketiga jenis tumbuhan uji untuk logam Pb dan Cd bernilai lebih dari satu 1. Hal tersebut mengindikasikan ketiga jenis tumbuhan berpotensi sebagai akumulator logam Pb dan Cd. Preparat histokimia akar dan daun tumbuhan
Keyword: debu semen, histokimia, kadmium (Cd), timbal (Pb), vegetasi tumbuhan bawah

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