Judul: Penghambatan Degradasi Sukrosa Dalam Nira Tebu Menggunakan Gelembung Gas Nitrogen Dalam Reaktor Venturi Bersirkulasi
Abstrak: Degradasi sukrosa yang terkandung dalam nira tebu selama pengolahan disebabkan oleh reaksi inversi enzimatis dan aktivitas mikroba. Inversi sukrosa disebabkan oleh waktu tunggu (dowmtime) karena kerusakan peralatan pada saat proses berlangsung. Proses penghambatan degradasi sukrosa dalam nira tebu dapat dilakukan dengan gelembung gas inert menggunakan reaktor venturi bersirkulasi. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan teknologi penghambatan degradasi sukrosa dalam nira tebu menggunakan gelembung gas nitrogen dalam reaktor venturi bersirkulasi. Penelitian dilakukan dengan memvariasikan laju alir nira pada 25 l/min, 20 l/min, dan 15 l/min, dengan kecepatan aliran gas nitrogen antara 0,02 m/det sampai 0,6 m/det menggunakan ukuran nozel 5 mm, 6 mm, dan 8 mm. Hasil penelitian menunjukkan gas hold-up yang terbentuk sangat baik untuk penghambatan degradasi sukrosa, dan menunjukkan adanya korelasi linier antara penghambatan sukrosa dengan gas hold-up. Laju penghambatan degradasi sukrosa pada laju alir nira 25 l/min dan kecepatan aliran gas nitrogen 0,6 m/det menggunakan ukuran nozel 6 mm dan suhu reaktor 70 oC memberikan penghambatan sebesar 4,2 %. Proses penghambatan degradasi sukrosa dengan menggunakan gelembung gas nitrogen dipengaruhi oleh gas hold-up dan ukuran gelembung yang terbentuk
Keyword: 

Judul: Mempelajari Pengaruh pH Nira dan Penggunaan "Flocculants" Terhadap Hasil Pemurnian Nira Secara Sulfitasi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh ph nira sulfitasi, macam dan konsentrasi "flocculants" serta varietas tebu terhadap hasil pemurnian nira secara sulfitasi. Varietas tebu terdiri dari dua macam yaitu POJ 3016 dan PS 41. Macam "flocculants" terdiri dari Separan AP-273 dan Zuclar. Nilai pH nira sulfitasi terdiri dari tiga nilai pH yaitu 6.9 - 7.1, 7.1 7.3 dan 7.3 7.5, sedangkan konsentrasi "flocculants" yang dipergunakan adalah 0, 1, 2, 3, 4 dan 5 ppm. Pengamatan dilakukan terhadap laju penyaringan, volume endapan, kadar gula pereduksi nira bersih, pol blotong, kejernihan nira bersih, kadar sukrosa nira bersih, kadar Cao nira bersih dan "winbaar cristal" nira bersih. Rancangan percobaan yang dipergunakan adalah Rancangan Acak Lengkap dengan Percobaan Faktorial dan ulangan dilakukan dua kali. Ternyata penggunaan "flocculants" dan pi nira sulfitasi pada pemurnian nira secara sulfitasi sangat berpengaruh terhadap laju penyaringan, volume endapan, kadar gula pereduksi nira bersih, pol blotong den kejernihan nira bersih, tetapi tidak berpengaruh terhadap kadar sukrosa, kadar Cal dan "winbaar cristal" nira bersih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada semua tingkat perlakuan konsentrasi "flocculants" diperoleh hasil pemurnian nira yang lebih baik dibandingkan tanpa menggunakan "flocculants" (0 ppm), dengan nilai terbaik pada pH nira sulfitasi 7.1 7.3 dan penggunaan "flocculants" berkonsentrasi 3 ppm. Kombinasi perlakuan untuk mendapatkan hasil pemurnian nira secara sulfitasi yang terbaik adalah antara perlakuan nira tebu varietas PS 41 dengan pH nira sulfitasi 7.1 7.3 dan penggunaan "flocculants" Separan AP-273 pada konsentrasi 3 ppm. Hasil analisa dari hasil pemurnian nira tebu pada kombinasi perlakuan ter- sebut di atas mempunyai nilai laju venyaringan 1.82 menit, volume endapan 37.05 persen, kadar gula pereduksi nira bersih 0.55 persen, pol blotong 6.2 persen, kadar sukrosa nira bersih 38.57 persen, nilai kejernihan nira bersih (OD) 0.137, kadar Cao nira bersih 548.50 mg Cao per liter dan "winbaar cristal" nira bersih 19.2 persen.
Keyword: 

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation