Judul: Efektivitas Penambahan Zeolit terhadap Penurunan Salinitas Air sebagai Campuran Beton
Abstrak: Beberapa wilayah pesisir laut Indonesia sulit mendapatkan air tawar sehingga air laut digunakan sebagai campuran beton, namun air laut memiliki ion korosif yang dapat merusak struktur beton. Zeolit dapat menurunkan salinitas air laut dengan cara menjerap ion garam. Variasi ukuran dan konsentrasi zeolit berpengaruh pada jumlah garam yang dijerap, sehingga penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh penambahan zeolit dengan variasi konsentrasi dan ukuran serta pengaruh salinitas air laut pada kuat tekan beton. Sampel beton yang disiapkan berupa beton silinder 10x20 cm yang dicampur menggunakan air tawar dan air laut 10, 20, 30, dan 40 ppt. Pengujian kuat tekan beton ini dilakukan umur 7 dan 28 hari, dimana beton umur 7 hari memiliki kuat tekan lebih tinggi dibanding standar 65% dari umur 28 hari akibat adanya C3A yang berikatan dengan NaCl sehingga menaikkan kuat tekan pada umur awal. Zeolit yang digunakan terdiri dari 3 ukuran rata-rata 0,45 mm, 0,89 mm, dan 1,77 mm, serta 3 variasi konsentrasi yakni 51,91 g/L, 103,82 g/L, dan 155,73 g/L. Zeolit paling efektif adalah ukuran rata-rata 0,89 mm dengan bkonsentrasi 155,73 g/L. Semakin banyak zeolit yang digunakan untuk desalinasi air laut, maka semakin turun salinitas air laut, sehingga kuat tekan beton yang dihasilkan lebih tinggi.
Keyword: air laut, beton, kuat tekan, salinitas, zeolit

Judul: Pelunakan Air Sadah Melalui Penyaringan Zeolit
Abstrak: Kesadahan dalam suatu perairan apabila ditinjau dari segi kesehatan tidak membahayakan. Akan tetapi jika ditinjau dari segi teknis dan ekonomis dapat menimbulkan kerugian dalam pemanfaatannya, seperti memboroskan sabun, menimbulkan kerak ketel, membentuk endapan pada pipa dan menimbulkan perubahan warna pada rendaman pakaian cucian (Siahaan, 2000). Untuk mengatasi kerugian yang disebabkan oleh kesadahan di dalam air diperlukan upaya-upaya untuk mengurangi atau menghilangkan nilai kesadahan tersebut. Salah satu upaya untuk menurunkan nilai kesadahan adalah melalui pelunakan air dengan metoda pertukaran ion. Pelunakan air melalui metoda pertukaran ion dengan menggunakan resin zeolit alami merupakan metoda yang efektifuntuk menghilangkan kesadahan. Pengaktifan dan pemilihan ukuran kristal zeolit yang efektif serta penyusunan rancangan unit pelunakan air yang efisien dapat meningkatkan proses pelunakan air yang dilakukan. Penelitian ini dilaksanakan dari bulan Maret-Mei 2001 yang terdiri dari tahap persiapan, pelaksanaan penelitian, analisa laboratorium dan analisa data. Parameter kualitas air yang diamati adalah kesadahan total, kandungan besi (Fe), kekeruhan dan pH yang dianalisa di laboratorium Limnologi MSP. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah zeolit alam dari Cikembar, Sukabumi, air sadah dari daerah Sindang Barang, Bogor dan larutan HCl 0,2N 6 liter. Sedangkan alat yang digunakan adalah pipa PVC, ember, selang, dan corong plastik, busa penyaring dan ijuk. Zeolit yang digunakan dibagi ke dalam 3 ukuran kristal yang berbeda, yaitu ukuran kristal besar (5-20 mesh"" 0 2,8-5,5 mm), ukuran kristal sedang (40-60 mesh"" 0 1,6-1,9 mm), dan ukuran kristal kecil (80-100 mesh"" 0 1,2-1,4 mm). Kemudian diaktifkan terlebih dahulu dalam 2 fraksi yang berbeda, yaitu aktifasi pemanasan melalui pengovenan pada suhu 150 DC selama 2 jam dan aktifasi pengasaman melalui perendaman di dalam . larutan HCl 0,2N selama 2 jam. Selanjutnya zeolit tersebut dikelompokan kedalam kombinasiperlakuan yang berbeda, lalu dimasukan ke dalam kolom pelunakan air berdasarkan kombinasi perlakuannya masing-masing. Selanjutnya air hasil perlakuan dari kolom pelunakan tersebut dianalisa nilai kesadahan total, kandungan besi (Fe), kekeruban dan pH-nya yang kemudian akan dibandingkan dengan nilai dari air bahan (yakni air sadah yang berasal dari daerah Sindang Barang, Bogor) dimana sebelumnya telah dianalisa kesadahan total, kandungan besi (Fe), kekeruhan dan pH-nya. Kombinasi perlakuan aktifasi pemanasan-ukuran kristal sedang (40-60 mesh"" 0 1,6-1,9 mm ) memberikan nilai tertinggi dalam menurunkan kesadahan total dan kandungan besi air bahan dengan nilai yang didapatkan pada air hasil perlakuan yaitu sebesar 87,56 mg!ICaC03 dan 0,009 mg/l. Begitu pula efisiensi kombinasi perlakuannya yang masing-masing sebesar 65,01% (kesadahan total) dan 88,89% (kandungan besi). Sedangkan perlakuan ukuran kristal kecil (80-100 mesh"" 0 1,2-1,4 mm) untuk semua fraksi aktifasi dan perlakuan tanpa aktifasi untuk semua ukuran kristal zeolit memberikan efisiensi yang renda11 dalam pelunakan air. Hal ini terlihat dari penurunan nilai kesadahan total dan kandungan besi air bahan yang rendah. Adanya peningkatan nilai kekerOOan pada air hasil perlakuan disebabkan oleh pengaruh dari pengaktifan secara pemanasan, dimana partikel-partikel halus dari zeolit terbawa aliran air ketika proses pelunakan air terjadi, sehingga nilai kekeruhan air hasil perlakuan menj adi lebih tinggi. Begitu pula pada nilai pH air hasil perlakuan yang mengalami perubahan, kemungkinan disebabkan oleh pengarOO dari pengaktifan secara pengasaman, dimana pengaruh larutan asam mempengaruhi nilai pH air hasil perlakuan. Akan tetapi peningkatan kekeruhan dan perubahan nilai
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