Judul: Penyisihan senyawa ammonium pada air lindi menggunakan metode presipitasi kimia
Abstrak: Air lindi merupakan bahan pencemar yang berasal dari timbunan sampah yang terbentuk melalui proses perlindian. Air lindi mengandung konsentrasi ammonium (NH4) yang cukup tinggi yang dapat mengganggu kondisi lingkungan. Penyisihan konsentrasi NH4 dilakukan melalui proses presipitasi kimia sebagai tahap penanganan awal. Presipitasi kimia merupakan proses pengendapan melalui reaksi kimia dengan bantuan presipitan yang mengandung Mg dan PO4 sehingga terbentuk endapan berupa kristal struvite MgNH PO4-6H₂O). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rasio molar terbaik NH: Mg: PO4 yang dapat diterapkan untuk menyisihkan NH4 dalam air lindi. Presipitan yang digunakan adalah MgCl2.6H2O dan Na2HPO4-2H2O. Proses pengadukan menggunakan jar test dilakukan pada kecepatan 100 rpm selama 15 menit. Pengendapan dilakukan selama 45 menit setelah pengaturan pH menjadi 9. Hasil menunjukan bahwa penyisihan NH4, PO4, dan Mg optimum terjadi pada rasio molar 1:1:1 dengan efisiensi penyisihan NH", PO4, dan Mg² terjadi sebesar 79.79%, 56.13%, dan 72.72%. Pada rasio molar ini parameter fisik tidak mengalami penyisihan secara maksimal. Efisiensi penyisihan TSS, kekeruhan, dan warna masing-masing hanya mencapai 50%, 46.15%, 46.76%. Hal ini disebakan 3- pengaruh penambahan senyawa PO4 yang bermuatan negatif dapat mengurangi penyisihan TSS, kekeruhan, dan warna. Endapan hasil presipitasi kimia berupa Struvite dapat dimanfaatkan menjadi sumber nutrien pembentuk pupuk yang bersifat slow-released…
Keyword: Ammonium, Leachate, Magnesium, Phosphate, Precipitation, Struvite, Leaching process, Chemical precipitation, Mular ratio, Physical parameter, T3S, Turbility

Judul: Scale Up Recovery Amonium dari Air Lindi dengan Metode Presipitasi Struvite.
Abstrak: Air lindi terbentuk dari degradasi komponen organik pada tumpukan sampah yang dibuang pada lahan terbuka. Air lindi memiliki kandungan amonium, fosfat, dan logam yang dapat mencemari air. Konsentrasi amonium pada air lindi dapat dihilangkan atau diturunkan melalui proses presipitasi struvite. Presipitasi struvite adalah proses pengolahan air limbah menggunakan reaksi kimia. Bahan kimia sebagai sumber presipitan yang digunakan harus mengandung Mg2+ and PO4 3- untuk membentuk kristal struvite (MgNH4PO4.6H2O). Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan teknik pengambilan amonium dari air lindi, dengan tujuan: 1) mendapatkan perhitungan penggandaan skala reaktor dari skala lab 500 mL menjadi skala pilot 16 L, 2) mengetahui karakterisasi filtrat penyisihan struvite, dan 3) untuk mengetahui penambahan dosis terbaik bahan presipitan MgCl2.6H2O and Na2HPO4.2H2O dalam menyisihkan berbagai polutan pada air lindi. Proses presipitasi dilakukan pada reaktor dengan kecepatan pengaduk sebesar 120 rpm selama 15 menit. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa penyisihan konsentrasi amonium terbaik adalah dengan dosis MgCl2.6H2O sebesar 101.82 g dan Na2HPO4.2H2O sebesar 79.02 g. Efisiensi penyisihan amonium yang didapat sebesar 92.76%, COD sebesar 67.37%, TSS 75.04%, kekeruhan 92.29%, fosfat 99.61%, magnesium 97.57%, dan warna 93.64%. Selain itu, hasil perlakuan terbaik menghasilkan struvite sebanyak 65.14 g dengan kadar air sebesar 24.70%bb dan kadar abu sebesar 56.70%bb.
Keyword: Air lindi, amonium, presipitasi, penggandaan skala, struvite

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