Judul: Studi Kualitas Air dan Produksi Tambak Udang lntensif  di PT. Moisson Makmur, Tangerang, Jawa Barat
Abstrak: Peningkatan produksi sustu unit luasan tambak untuk kurun waktu pemeliharaan dapat dilakukan dengan peningkatan padat penebaran yang diiringi dengan upaya-upaya mempertahankan tingkat kelangsungan hidup dan kemampuan tumbuh yang maksimal (intensifikasi) Upaya peningkatan produksi ini memerlukan peningkatan pemeliharaan kebutuhan hidup udang. Disamping itu peningkatan kepadatan secara otomatis akan menambah bahan-bahan yang diekskresikan udang ke dalam media hidupnya yang bersifat negatif terhadap kehidupan dan pertumbuhan udang. Faktor yang menentukan produksi ialah udang itu sendiri, pakan, dan oksigen. Faktor lain yang menonjol diantaranya ialah temperatur, salinitas, pH, amoniak, nitrit, asam belerang, karbondioksida, dan berbagai logam berat lainnya. Hal tersebut menunjukkan bagaimana pentingnya faktor lingkungan (kualitas air) dalam menentukan produksi tambak udang intensii. Munculnya berbagai macam penyakit udang yang sekarang merajalela diduga berhubungan dengan menurunnya kualitas lingkungan (Cholik et al, 1998). Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari hubungan kualitas air sebagai media hidup udang dengan produksi tambak udang intensif dan pengelolaannya, sehingga dapat diketahui parameter pokok yang menentukan produksi dan permasalahan dalam pengelolaan.
Keyword: 

Judul: Manajemen Kualitas Air Tambak Intensif melalui Pendekatan Oksigen Terlarut
Abstrak: Salah satu ekosistem perairan tertutup yang penuh dengan interfensi manusia adalah tambak udang yang dikelola dengan intensif dan oleh karenanya perubahan kondisi kualitas airnya sangat dipengaruhi oleh perlakuan-perlakuan yang diberikan. Salah satu parameter kualitas air yang menjadi faktor pembatas dalam budidaya udang adalah oksigen terlarut. Adapun tujuan penelitian ini adalah mengetahui konsentrasi harian oksigen terlarut beserta parameter kualitas air terkait di tambak udang intensif dengan adanya perlakuan jumlah pengoperasian kincir yang berbeda pada siang hari. Metode penelitian yang dilakukan adalah pengukuran di lapangan dan analisa laboratorium.Pengukuran dan pengambilan contoh air sampel dilakukan di 6 petak tambak yang terbagi ke dalam 2 kelompok, yakni kelompok tambak kontrol dan tambak perlakuan yang masing-masing kelompok terdiri dari 3 petak tambak. Pengambilan sampel dilakukan setiap 10 hari sekali dari umur udang 0 hari sampai dengan 110 hari. Pengukuran DO dilakukan selama 24 jam dalam sehari setiap 2 jam sekali. Pada DOC 70 hingga 110 dilakukan perlakuan dengan mengurangi penggunaan kincir yang beroperasi sebanyak 6 HP. Analisa data meliputi penentuan persentase saturasi oksigen terlarut, analisa deskriptif kondisi oksigen terlarut dan parameter kualitas air terkait serta hubungannya selama masa budidaya udang dengan menggunakan uji korelasi.
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