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: Pengaruh aplikasi zeolit terhadap beberapa parameter kualitas air pada salinitas yang berbeda
Abstrak: Pertambakan merupakan salah satu alternatif dari budidaya perairan untuk meningkatkan produksi udang khususnya udang windu (Penaeus monodon). Usaha budidaya dengan sistem intensif saat ini sudah banyak dilakukan, ciri dari sistem ini antara lain pemupukkan air tambak dengan pupuk organik, padat penebaran tinggi, pemberian pakan buatan dalam jumlah besar, yang mengakibatkan adanya penumpukkan bahan organik di tambak. Pencemaran bahan organik menyebabkan turunnya kualitas air tambak, karena terbentuknya amonia (NH3-N), rendahnya oksigen terlarut dan akibat lainnya yang cenderung berbahaya bagi kehidupan udang. Pada lingkungan perairan tawar dan tanah, zeolit merupakan suatu subtansi yang punya kapasitas tukar kation (KTK) tinggi sehingga mampu menyerap gas-gas beracun dan menambah mineral. Dari berbagai penelitian mengenai efektifitas penggunaan mineral zeolit dalam bidang perikanan menunjukkan bahwa zeolit berpengaruh positif dalam mengurangi amonia, meningkatkan oksigen terlarut. Kapasitas penyerapan zeolit terhadap gas atau cairan dipengaruhi karasteristik dan sifat fisik mineral zeolit, jenis adsorbat yang akan diserap (Mumpton, 1984; Supriyono, 1988). Jhonson dan Seiburth (1974), Collela (1984) dalam Brayoga (1988) menyatakan bahwa efisiensi zeolit dalam penyerapan terhadap iom amonium menurun dengan makin meningkatnya salinitas. Namun sebaliknya belum banyak informasi tentang efektifitas zeolit dalam air bersalinitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh salinitas terhadap efektifitas zeolit dalam menurunkan konsentrasi amonia, dan perubahan parameter kualitas air lainnya. Penelitian dilakukan di laboratorium Biologi Air dan Limnologi, Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor, dari bulan April sampai Juni 1994. Wadah yang digunakan sebanyak 18 buah, diisi air contoh yang berasal dari Muara Karang, Jakarta. Zeolit yang digunakan adalah zeolit yang berasal dari P.T Wonder Zeolit, Sukabumi. Karasteritik zeolit mengandung mineral zeolit clinoptilolite (47,18 %) dan mordenit (19,85 %), sebelum digunakan zeolit dipanaskan (aktivasi fisis). Penelitian terdiri atas dua tahap yaitu percobaan pendahuluan untuk menentukan kisaran dosis zeolit, dan dosis yang didapat 1000 mg/l yang digunakan pada percobaan utama, sedangkan pada percobaan utama salinitas yang digunakan O ppt, 5 ppt, 15 ppt, 25 ppt, 30 ppt, dan 35 ppt. Setiap perlakuan salinitas mendapat 3 kali ulangan percobaan, pengamatan dilakukan sebelum aplikasi zeolit dan sesudah aplikasi selama 12 jam. Tingkat keefektifan zeolit tertinggi (8,09%) pada salinitas 15 ppt, dan terendah (1,07%) pada salinitas air media 30 ppt. Dari hasil uji lanjut statistik tidak ada perbedaan yang nyata antara pengaruh salinitas O ppt, 5 ppt, 15 ppt, 25 ppt, 30 ppt terhadap penurunan konsentrasi amonia. Tetapi terjadi kecenderungan penurunan konsentrasi AT yang diserap pada salinitas air media di atas 15 ppt, hal ini ditunjukkan adanya peningkatan konsentrasi amonia total (AT) pada salinitas 35 ppt. Kapasitas penyerapan amonium menurun pada salinitas yang lebih besar dari 15 ppt. Perubahan konsentrasi AT setelah aplikasi zeolit menyebabkan juga bertambahnya konsentrasi oksigen terlarut dan nitrat pada setiap perlakuan salinitas air media, dengan peningkatan oksigen terlarut tertinggi terjadi pada salinitas O ppt. Parameter kualitas air yang lain, seperti pH dan temperatur air media tidak mengalami perubahan yang berarti. Diperlukan penelitian lanjutan mengenai pengaruh jumlah zeolit yang berbeda dan lamanya waktu kontak (contact time) zeolit dengan adsorbat pada kisaran salinitas yang telah dicobakan, agar diperoleh hasil yang lebih memuaskan mengenai aplikasi zeolit dalam mempengaruhi perubahan kualitas air
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