Judul: Pengaruh kandungan amonia dan laju air terhadap efisiensi penyisihan nitrogen secara biologis dalam limbah industri perikanan menggunakan reaktor unggun tetap bermediakan zeolit
Abstrak: Industri perikanan adalah salah satu agroindustri yang memerlukan perhatian khusus dalam hal pembuangan limbah hasil produksinya. Hal tersebut disebabkan karakteristik yang spesifik dari limbah tersebut yaitu kandungan bahan organik dan nutrien (nitrogen) yang tinggi. Keberadaan nitrogen yang tinggi dapat menurunkan konsentrasi oksigen terlarut dan memicu pertumbuhan alga dan tanaman liar di musim tumbuh pada danau (Hammer, 1986). Setiap miligram NH3-N memerlukan 4.33 mg oksigen untuk dioksidasi menjadi nitrat (Eckenfelder, 1986). Bila proses nitrifikasi/denitrifikasi berjalan tidak sempurna akan menghasilkan amoniak dan nitrit yang bersifat racun bagi ikan. Menurut Metcalf dan Eddy (1991), Proses yang sering digunakan untuk penyisihan nitrogen adalah nitrifikasi dan denitrifikasi. Selain secara biologis juga dilakukan proses pertukaran ion untuk eliminasi nitrogen (Hoek and Klapwijk, 1987; Gayle et al., 1989). Berbagai penelitian telah dilakukan untuk mengeliminasi nitrogen. Cara lain yang potensial dilakukan adalah dengan menggunakan reaktor kolom. Kolom yang digunakan diisi dengan media padat. Salah satu media yang dapat digunakan adalah zeolit. Zeolit memiliki kemampuan tukar kation, pengadsorpsi gas dan uap sehingga dapat membantu proses eliminasi nitrogen khususnya amonia secara kimiawi. Selain itu, zeolit yang dicampur dengan lumpur aktif akan membentuk biofilm yang merupakan tempat tinggal mikroorganisme. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh konsentrasi amonia dan laju alir terhadap efisiensi penyisihan nitrogen dengan reaktor unggun tetap yang bermediakan zeolit. Faktor NH3-N di influen yang digunakan adalah 40 mg/L dan 156 mg/L, sedangkan faktor laju alir yang digunakan adalah 0,025...
Keyword: Limbah industri perikanan

Judul: Kajian penurunan nitrogen amonia pada proses nitrifikasi dalam pengolahan limbah cair industri perikanan
Abstrak: Limbah cair Industri Pengolahan Hasil Perikanan memiliki karakteristik dengan kandungan bahan organik dan nutrien (nitrogen) yang tinggi. Pada lingkungan perairan keberadaan nitrogen berlebih tersebut dapat menyebabkan turunnya konsentrasi oksigen terlarut, eutrofikasi, pendangkalan, penyebaran bau, keracunan ikan dan methemoglobinemia. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari proses nitrifikasi, menentukan pengaruh Hidrolic Retention Time (HRT) terhadap efisiensi penyisihan nitrogen amonia dan menentukan kinetika parameter proses nitrifikasi pada pengolahan Limbah Cair Industri Pertanian. Penelitian dilaksanakan dengan menggunakan bioreaktor aerobik dan clarifier yang disusun dengan konfigurasi sinambung aerobik-clarifier. Limbah cair artifisial yang digunakan dibuat dengan perbandingan berat ikan (kg) dan volume air (liter) 1:5. Perlakuan yang dilakukan menggunakan 5 taraf perlakuan HRT, yaitu: 3; 2; 1; 0,5 dan 0,25 hari. Hasil pengamatan menunjukan, semakin lama waktu tinggal limbah dalam reaktor, semakin besar efisiensi penyisihan NH3-N dan TKN (Total Kjeldahl Nitrogen) yang dilakukan, dimana pada penelitian ini efisiensi penyisihan optimal NH3-N dan TKN dicapai pada HRT 3 hari. Nilai parameter kinetika untuk koefisien hasil mikroba terhadap NH3-N yang digunakan (YNH) = 44,4810 mg MLVSS/mg NH3, laju pertumbuhan spesifik maksimum bakteri (µm) = 10,0232 hari, konstanta setengah kecepatan konsentrasi substrat NH3-N (KNH) = 174,530 mg MLVSS/L NH3, dan koefisien penguraian sel (Kd) = 4,7389 hari¹.
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