Judul: Tingkat Kesuburan Perairan Situ Cigudeg Serta Hubungan Antara Produktivitas Primer dan Unsur Hara
Abstrak: Situ Cigudeg merupakan perairan terbuka sebagai penampungan air saluran pembuangan, yang terletak di Desa Cigudeg, Kabupaten Bogor. Tepatnya di pinggir jalan raya Bogor - Jasinga pada Km 36. Luas perairan Situ Cigudeg adalah 1,08 ha., dengan kedalaman maksimal3,7 m. Air yang masuk ke Situ Cigudeg mengangkut dan membawa berbagai beban masukan berupa bahan organik dan anorganik. Beban masukan tersebut merupakan sumber unsur hara serta sumber bahan partikel padatan. Penelitian ini betujuan untuk mengetahui tingkat kesuburan serta peranan unsur hara nitrogen dan fosfor perairan Situ Cigudeg. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu bahan masukan dalam upaya pemanfaatan sumberdaya perairan Situ Cigudeg.
Keyword: 

Judul: Telaah kandungan nitrogen dan fosfor di perairan Situ Cikaret Kecamatan Cibinong Kabupaten Bogor
Abstrak: Situ merupakan salah satu perairan umum yang mempunyai multi guna antara lain untuk kepentingan perikanan, irigasi pertanian, kebutuhan air bagi rumah tahgga dan industri serta sebagai objek pariwisata. Beragamnya kegunaan situ, sering menimbulkan permasalahan atau benturan dalam penggunaannya. Selain itu keberadaan situ sangat tergantung pada penggunaan lahan di sekitarnya. Tingkat erosi akibat pengolahan lahan akan mempercepat laju sedimentasi dan pendangkalan di situ, demikian pula dengan penggunaan pupuk dalam pertanian dan pembuangan limbah rumah tangga serta industri dapat mengakibatkan pencemaran perairan situ. Permasalahan yang sering muncul kemudian adalah eutrofikasi sebagai akibat pengayaan unsur hara, terutama oleh unsur N dan P. Selanjutnya dapat memicu blooming fitoplankton, meningkatkan pertumbuhan gulma serta menurunkan kualitas air. Hasil penelitian terhadap parameter N dan P yang dihubungkan dengan tingkat trofik, maka status trofik Situ Cikaret termasuk kedalam katagori perairan eutrofik. Unsur yang sangat berpengaruh atau sebagai pembatas pertumbuhan fitoplankton adalah unsur fosfor (NIP > 12). Dengan demikian pertumbuhan fitoplankton tergantung pada unsur P walaupun unsur N masuk ke perairan Situ Cikaret dalam jumlah besar. Jenis-jenis fitoplankton yang hidup di perairan Situ Cikaret, sudah cukup teradaptasi dengan kondisi perairan yang eutrofik. Hal ini terlihat dari hasil perhitungan indeks keanekaragaman (H = 1. 0 - 4 .15), indeks keseragaman (E = 0.71 - 0.98) dan indeks dominansi (D = 0.01 - 0.56). Tingkat keanekaragaman yang tinggi, penyebaran jenis fitoplankton yang merata serta tidak terdapatnya jenis tertentu yang mendominasi pada setiap stasiun, menunjukkan kestabilan perairan dan kemampuan · fitoplankton untuk mengasimilasi terhadap kemungkinan adanya tekanan akibat perubahan kualitas air. Kondisi kualitas lingkungan perarran berdasarkan parameter DO, BOD, Kekeruhan, pH, Total P, Nitrat, Padatan Total dan Suhu air, termasuk dalam katagori cukup sampai baik (IKL = 54 - 85). Namun demikian per!u diperhatikan kandungan ammonia (NH3) dan kekeruhan yang melampaui nilai ambang batas berdasarkan PP 20 Tahun 1990. Kekeruhan yang tinggi menghambat penetrasi cahaya ke perairan, sedangkan ammonia dari persamaan regresi yang diperoleh, mempunyai korelasi negatif dengan kelirnpahan fitoplankton dan konsentrasi klorofil-a. ...
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