Judul: Kualitas Perairan Situ Gintung Di Kabupaten Tangerang, Banten.
Abstrak: Situ Gintung merupakan perairan a1ami yang terletak di Desa Cirendeu. Kecamatan Ciputat. Kabupaten Tangerang. Banten. Fungsi Situ Gintung yang multiguna dapat menyebabkan kerusakan situ atau penurunan lrualitas perairan. Oleh karena itu diperlukan upaya untuk pengelolaan secara optimal agar pemanfaatan sumberdaya situ tetap terjaga dan lestari. Salah satu langkab yang dilakukan dalam upaya pengetolaan tersebut adalah dengan melakukan pemantauan dan iitterpretaSi data kualitas air yang mencakup kualitas fisika, kimia, dan biologi. Dalam penelitian ini diamati parameter fisika-kimia yang me1iputi kedalaman. suoo, pH, kecerahan., kekeruhan, alkalinitas, oksigen teriarut, nitrat, nitrit, ammonia, dan orthofosfat. Sedangkan parameter biologi yang digunakan adalah keanekaragaman. dominansi, dan kelimpahan fitopiankton. Hasil pengukuran parameter fisika-kimia perairan menunjukkan bahwa kondisi perairan Situ Gintung secara umum masih culrup baik untuk mendukung kebidupan fitoplankton dan organisme perairan lainnya. Berdasarkan kelimpahan titoplanktonnya, perairan Situ Gintung termasuk perairan otigotrOfik (miskin nutrien) mendekati mesotrotik (sedang nutrien) dengan jndeks keanekaragaman rendah sampai sedang. Adanya genus Osci/latoria. Scenecksmus, dan Pediastrum yang merupakan organisme indikator P mesosaprobik merwnjukkan perairan Situ Gintung berada da1am kondisi ten:emar sedang. HasH analisis regresi tinier berganda mequnjukkan adanya keterkaitan amara parameter fisika-klmia dengan kelimpahan fitoptankton. Meningkatnya nilai kekeruhan, fosfat. dan alkalinitas cenderung meningkatkan kelimpahan fitoplankton. Seba1iknya kelimpahan fitoplankton cenderung menurun dengan meningkatnya nilai kedalaman. pH, DO, dan nimt.
Keyword: 

Judul: Kondisi Fisika Kimia Perairan Situ Pamulang Kecamatan Pamulang, Kabupaten Tangerang, Banten
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kualitas air Situ Pamulang dengan mengal11ati parameter tisika - kimia perairan sehingga dapat diketahui apakah air di Situ Pamulang masih layak digunakan untuk kegiatan perikanan dan memenuhi kebutuhan masyarakat di sekitarnya. Serta untuk memberikan informasi pendukung bagi pcmerintah setempat dalam l11elakukan pengelolaan lebih lanjut. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Septembe: sampai Oktober 2003, dan berlokasi di Situ Pamulang, Keeamatan Pamulang, Kabupaten Tangerang, Provinsi Banten. Stasi un pcngambilan air sal11pel ditetapkan sebanyak empat stasi un berdasarkan kondisi dan aktivitas yang terkait dengan stasiun tersebut. Metode penelitian ini meliputi pengal11bilan data primer dan data sekunder. Pengambilan data primer berasal dari data anal isis sampeJ. kualitas air, dan data seki.mder merupakan data penunjang yang bcrhubungan dengan inforl11asi umUl11 lokasi penelitian serta peta lokasi situ yang diperoleh dari Dinas P.U Pengairan Kabupaten Tangerang, Provinsi Banten. Pcngambilan sampel kualitas air dilakukan sebanyak tiga kali pengamatan dengan interval waktu salu minggu. Pengambilan sampel air pada masing - masing stasi un l11enggunakan Kemmerer Waler Sampler dan dilakukan pada dua tingkat kedalaman yang bcrbeda yaitu pada lapisan perl11ukaan dan bagian tengah perairan.
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