Judul: Kajian ketersediaan oksigen dan kaitannya dengan beban organik di perairan estuari sungai cisadane
Abstrak: Estuari Cisadane adalah muara dari S. Cisadane, salah satu sungai besar di Jawa, yang alirannya melintasi daerah pemukiman yang luas dengan beragam kegiatan, yaitu kota Bogor dan Tangerang. Limbah dari berbagai kegiatan perkotaan tersebut, diduga telah menyebabkan meningkatnya beban limbah organik mudah urai (biodegradable organic wastes) sehingga berakibat pada penurunan kualitas air, antara lain kondisi hypoxia (kadar oksigen terlarut ≤ 3 mg/L), di estuari. Kondisi hypoxia di estuari dapat terjadi sehubungan dengan penggunaan oksigen yang tinggi terutama untuk dekomposisi bahan organik. Tingginya beban bahan organik ini terutama akibat limbah berbagai kegiatan manusia (antropogenik) di sepanjang aliran sungai, yang terbawa aliran dan tertahan oleh arus pasang-surut laut, khususnya di musim kemarau saat debit aliran sungai rendah, sehingga dapat terakumulasi pada zona tertentu di estuari.
Keyword: Biodegradable organic wastes, Least square analysis

Judul: Analisis kebutuhan oksigen untuk dekomposisi bahan organik di lapisan dasar perairan estuari Sungai Cisadane, Tangerang
Abstrak: Sungai Cisadane merupakan salah satu sungai besar yang melalui Kota Tangerang. Pesatnya kegiatan pembangunan, kegiatan domestik, pertanian, perikanan serta kegiatan antropogenik lainnya di sepanjang pinggiran sungai mengakibatkan peningkatan jumlah bahan organik secara terus menerus pada aliran sungai dari limbah yang dihasilkannya. Bahan organik yang masuk ke badan sungai dan terakumulasi di bagian muara sungai akan berpengaruh kepada sistem organik yang berlangsung di perairan tersebut. Sistem organik perairan seperti proses fotosintesis, respirasi, dan dekomposisi mengakibatkan terjadinya perubahan kandungan oksigen terlarut di perairan tersebut. Oksigen terlarut di perairan akan cenderung mengalami penurunan seiring dengan tingginya proses dekomposisi bahan organik oleh dekomposer (mikroba akuatik). Penurunan oksigen di perairan tidak hanya terjadi di kolom air, tetapi juga pada dasar perairan yang lebih banyak disebabkan oleh proses dekomposisi bahan organik yang membutuhkan oksigen terlarut di lapisan dekat dasar. Besaran kebutuhan oksigen tersebut sangat erat kaitannya dengan aktivitas dekomposer, yang dipengaruhi oleh jenis dan jumlah dekomposer serta jenis dan jumlah bahan organik yang berada di dasar perairan. Apabila penurunan oksigen di dasar perairan terus berlangsung, bukan tidak mungkin terjadi defisit oksigen di dasar perairan atau bahkan anoksik. Kondisi tersebut akan mempengaruhi keseimbangan oksigen dan proses organik yang berlangsung di kolom air. Maka dari itu, perlu diketahui berapa besar oksigen yang diperlukan dalam dekomposisi bahan organik di sedimen muara sungai. Penelitian dilakukan pada bulan September 2008 bertempat di Laboratoruim Produktivitas Lingkungan, Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan IPB. Contoh air dan contoh sedimen dikoleksi dari kawasan muara Sungai Cisadane pada zona pencampuran (payau), Desa Tanjung Burung, Kabupaten Tangerang, Propinsi Banten. Bedasarkan hasil analisis pengukuran kebutuhan oksigen pada dekomposisi bahan organik di sedimen muara Sungai Cisadane melalui pengamatan laboratorium, menunjukkan bahwa nilai oksigen yang terukur mencapai nilai nol (habis) dalam waktu empat hari. Nilai kebutuhan oksigen yang terukur berkisar antara 4,267 mg/l – 7,003 mg/l. Pemberian perlakuan yang berbeda pada pengamatan menujukkan bahwa tidak adanya perbedaan yang signifikan antara sampel sedimen dan air yang diaduk maupun yang tidak diaduk. Hal ini menunjukkan bahwa kebutuhan oksigen di sedimen untuk dekomposisi bahan organik di muara Sungai Cisadane dapat dikatakan sama, baik pada saat terjadinya proses pengadukan maupun dalam kondisi tidak teraduk.
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