Judul: Akumulasi logam kadmium pada bucillus pb138
Abstrak: &sciiius Pb 138 maupah h i 1 isok dari Ekoslstim * . Air Hitarn Kalimantnn. Berdn&n hsil uji fasiologi dan biokhh k l a i Veteriner @or, bberi ini direferenshn ke d a b golongan Bacillus. hillus E% 138 m m p q a i kemampuan me~humulaslio gam ladmiurn. Konsentrasi bdrnium 5 mgll tidak mmgharnbat prtmhhan. Hnsil penpujian konsentrnsi lethal tacPpi 2 1,8 mgfl dahm medium PGEcoir dan 38,22 mg/l dalam medium PGE-padat. Kamampuan akumulasi e r a intraseluler ter~adi sejak awal pemaparan logam hdmium. Akumulasi ja* @k 0,24 Cdhg h a t hmg biomass. Sekitar 60% dari Cd terodksi dapt diakiulasi secara inWukr. Krwrsentrasi tdnggi 1,796 up Cd tiap mg protein jika pemaparan logam terjadi daIam hse 1.eaf;tmik. pH optimum ptumbuhan untuk mempleh kemampuan akumulasi tertingej wadi pda pH d. Unrtan tokskitas Becilhcs Pb138 tehadap hberapa jenis logam sebagai Mut, Ni=N=Fr=Ag=Cu<o>C:r=Hg>Zn>Pb=Mn >Mo>Mg. K&dbm logarn Zn, Pb, Mn atau Mg dapat meslitikbn kapsitas kummpuan akumulasi logam Idmiurn, Kapasitas h u h i n y a bkisar 0,070 - O,OM nB/se1, sdangkm pada medium Cd tenatat 0,W dsel. hduga awal noekanisme akumulasi intmxIuler pada BaciIIus PbI38, melahi sistim transport Zn kgmdmp dengan logam Zn rneMui sistim transprt Mg atau meletlui sistim trslnsport Mn yang dimediasi oleh protein intraseluler. Weri ini kpkmsi sebagai karmdidat agen b i d s i lmgkungm yang tenxmar logam kbasis pada pmtem htraselder.
Keyword: 

Judul: Biosorpsi Cd(II) dan Pb(II) menggunakan kulit jeruk siam, Citrus reticulata
Abstrak: Logam-logam yang beracun sering dihasilkan dari beberapa proses industri dan menimbulkan permasalahan pada lingkungan. Logam berat merupakan pencemar yang banyak terdapat di tanah dan perairan. Salah satu metode yang biasa digunakan untuk mengatasi logam berat adalah fisika-kimia. Akan tetapi, metode fisika-kimia sangat mahal dan tidak efektif. Oleh karena itu, biosorpsi menjadi salah satu alternatif untuk mengatasi pencemaran logam berat. Pada penelitian ini, biosorpsi kadmium dan timbal dipelajari dengan menggunakan kulit jeruk siam (Citrus reticulata). Parameter yang dipelajari adalah waktu kontak, konsentrasi larutan logam, suhu, pH larutan, bobot biosorben, dan ukuran biosorben. Hasil penelitian menunjukkan bahwa waktu optimum biosorpsi kedua ion logam terjadi pada waktu 120 menit. Proses biosorpsi kadmium dan timbal meningkat seiring dengan meningkatnya pH dan mencapai nilai optimum pada pH 5.5 dan pH 6 masing-masing untuk Pb(II) dan Cd(II). Pengaruh konsentrasi untuk kedua logam menunjukkan bahwa kapasitas biosorpsi dan penjerapan logam berat meningkat seiring dengan meningkatnya konsentrasi logam berat. Hasil peneltian menunjukkan, semakin banyak bobot biosorben semakin menurun kapasitas biosorpsinya dan semakin meningkat jumlah logam yang terjerap. Ukuran biosorben yang lebih kecil menghasilkan penjerapan logam berat yang lebih banyak. Pengaruh suhu menunjukkan bahwa penjerapan kadmium berkurang seiring dengan meningkatnya suhu, sedangkan timbal stabil pada semua suhu yang dipelajari...
Keyword: 

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing