Judul: Bioakumulasi Logam Berat Merkuri (Hg) pada Lamun Jenis Cymodocea rotundata di Pulau Tidung, Kepulauan Seribu
Abstrak: Pulau Tidung merupakan salah satu pulau di Kepulauan Seribu yang memiliki berbagai kegiatan, seperti rekreasi, aktivitas perkapalan, dan aktivitas rumah tangga yang memberikan dampak negatif terhadap kualitas perairan di sekitarnya. Salah satu ciri penurunan kualitas perairan ditandai dengan terakumulasinya logam berat. Cymodocea rotundata mampu mengakumulasi logam berat yang menimbulkan dampak negatif terhadap pencemaran di perairan. Penelitian ini bertujuan menjelaskan kemampuan akumulasi logam berat merkuri (Hg) pada akar, rhizoma, dan daun lamun C. rotundata di Pulau Tidung, Kepulauan Seribu. Pengambilan sampel dilakukan pada dua stasiun, yaitu Utara dan Selatan Pulau Tidung, Kepulauan Seribu. Metode yang digunakan untuk analisis sampel adalah metode destruksi asam. Metode analisis statistik uji nonparametrik untuk menjelaskan data tabel dan grafik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi total rata-rata Hg di Utara Pulau Tidung lebih tinggi dibandingkan dengan Selatan Pulau Tidung, dengan nilai Asymp.Sig <0.005 yang berarti terdapat perbedaan secara nyata antar dua lokasi tersebut. Konsentrasi rata-rata logam Hg tertinggi di Selatan Pulau Tidung terdapat pada daun (0.0323 ± 0.0065 mg/kg-bk) dan terendah pada rhizoma dan akar (0.0253 ± 0.0103 mg/kgbk). Konsentrasi rata-rata logam Hg tertinggi di Utara Pulau Tidung terdapat pada rhizoma dan akar (0.1349 ± 0.0147 mg/kg-bk) dan terendah pada daun (0.0195 ± 0.0066 mg/kg-bk). Kemampuan lamun C. rotundata dalam menyerap logam berat Hg menunjukkan nilai yang kecil, yaitu BAF >1 Nilai TF menunjukkan akumulasi Hg terkumpul pada bagian daun lamun Selatan Pulau Tidung, dengan nilai TF >1. Kemampuan C. rotundata dalam mengakumulasi logam berat pada lingkungan yang terkontaminasi menunjukkan nilai yang tinggi pada akar di Utara Pulau Tidung.
Keyword: bioakumulasi, Cymodocea rotundata, Hg, pencemaran logam berat, Pulau Tidung

Judul: Bioakumulasi Merkuri pada Mangrove Rhizophora apiculata (Blume 1827) di Pulau Pari, Kepulauan Seribu.
Abstrak: Pencemaran logam berat akibat kegiatan antropogenik dapat memberikan dampak negatif terhadap makhluk hidup. Rhizophora apiculata merupakan salah satu spesies mangrove yang dapat mengakumulasi logam berat berbahaya seperti merkuri (Hg). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat kemampuan R. apiculata dalam mengakumulasi Hg, serta membandingkan nilai konsentrasi Hg pada akar, batang, dan daun. Pengambilan sampel dilakukan pada bulan April 2016 di Pulau Pari, Kepulauan Seribu. Metode pengambilan sampel adalah purposive sampling, sedangkan untuk analisis data menggunakan metode deskriptif dan metode induktif serta menghitung nilai TF, BCF, dan membandingkan hasil yang didapatkan dengan hasil penelitian lain. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata konsentrasi Hg tertinggi di Stasiun 1 terdapat pada daun (73.9323 ± 0.6717 μg/kg) dan terendah pada batang (17.2307 ± 1.2232 μg/kg). Konsentrasi rata-rata Hg tertinggi di Stasiun 2 terdapat pada daun (66.2220 ± 0.3925 μg/kg) dan terendah pada batang (17.7563 ± 0.0852 μg/kg). Akumulasi Hg di Stasiun 1 dan Stasiun 2 yang terutama berkumpul pada bagian daun dengan TF > 1, sedangkan kemampuan R. apiculata dalam menyerap Hg dari lingkungan menunjukkan nilai yang paling besar hanya terdapat pada daun di Stasiun 1 dengan BCF > 1 (BCF = 2.1712).
Keyword: bioakumulasi, merkuri, Pulau Pari, Rhizophora apiculata

Judul: Pengembangan Model Pengenalan Wajah pada Ruang Eigen dengan Jarak Euclid dengan 2DPCA
Abstrak: Face recognition is an issue that is based on object recognition. Objects identified with specific and measurable characteristics. In the process of face recognition methods quite a lot that can be used, one using the Euclidean distance function method. Euclid's method is the method by comparing the image of testing with the minimum distance to the image database training. Feature extraction techniques used in face recognition to find important features of the training image database that will be a reference. One is a technique introduced by Yang and Zhang in 2004 was 2DPCA (2 Dimensional Principal Component Analysis). Our experiments with used 2DPCA for feature extraction techniques at face recognition. The results achieved that the performance of the model with a percentage correct of 98.75%
Keyword: