Judul: Bioakumulasi Logam Berat dan Malformasi Kerang Hijau (Perna viridis) di Perairan Teluk Jakarta.
Abstrak: Teluk Jakarta merupakan tempat bermuaranya 13 sungai yang melewati Provinsi Jawa Barat, Provinsi DKI Jakarta dan Provinsi Banten. Sungai-sungai yang bermuara ke Teluk Jakarta tersebut membawa limbah, baik berupa sampah padat maupun limbah cair yang dihasilkan dari berbagai kegiatan. Kondisi tersebut mengakibatkan kualitas lingkungan perairan akan cenderung menurun dari waktu ke waktu. Limbah cair yang masuk ke Teluk Jakarta seringkali membawa zat yang berbahaya dan beracun seperti logam berat. Logam berat merupakan unsur yang tidak dapat di uraikan dan mudah terakumulasi dalam lingkungan perairan dan dalam organisme laut. Logam berat yang masuk ke dalam lingkungan perairan selanjutnya akan terakumulasi dalam biota, terutama biota laut yang bersifat sessile.
Keyword: 

Judul: Pendugaan Sebaran Logam Berat Pb, Cd, Cu, Zn dan Ni dalam Air dan Sedimen di Perairan Teluk Jakarta
Abstrak: Teluk Jakarta merupakan perairan di Indonesia yang padat dengan berbagai jenis kegiatan manusia dan badan air terakhir yang menampung limbah dari industri di Jakarta dan sekitarnya secara langsung maupun melalui sungai-sungai yang be rm uara ke Teluk Jakarta. Logam seperti kobal, mangan dan besi merupakan log am yang penting dalam sistem biologi makhluk hidup, seperti kobal yang me mbantu pembentukan vitamin kobalamin (B12) dan besi (Fe) yang membantu pe mbentukan sel darah merah . Logam tersebut juga banyak digunakan dalam pabrik, seperti besi (Fe) yang merupakan logam multiguna, sedangkan logam lainnya digunakan sebagai alloi (logam campuran). Logam dapat menyebabkan timbulnya bahaya pada makhluk hidup. Hal ini terjadi jika sejumlal1 logam mencemari lingkungan. Logam-logam tertentu sangat berbahaya bila ditemukan dalam konsentrasi tinggi dalam lingkungan karena logam ter sebut mempunyai sifat yang merusak jaringan tubuh makhluk hidup misalnya Cd, Pb dan Hg. Permasalahan yang terjadi selama ini adalah tidak semua pelaku industri secara optimal mengolah limbah yang dihasilkan. Akibatnya limbah yang masih mengandung logam berat tersebut sebagian terbuang ke sungai kemudian masuk ke laut dan menimbulkan masalah pencemaran. Peningkatan kadar logam berat dalam air laut mengakibatkan logam berat yang semula dibutuhkan untuk berbagai proses metabolisme akan berubah menjadi racun bagi organisme laut. Pengambilan contoh air dan sedimen dilakukan pada bulan Januari 2004 di perairan Teluk Jakarta, sedangkan analisis contoh dilakukan di Laboratorium Kelompok penelitian Pencemaran Pusat Penelitian Osanografi Lembaga Ilmu Pe ngetahuan Indonesia, Jakarta Utara. Penelitian inijugamemanfa.atkan data se kunder yang diperoleh dari Riset Kompetitif JABOPUNCUR P2O-LIPI yang melaksanakan penelitian pada bulan Juli 2003. Alat dan bahan yang digunakan pada pe nelitian ini antara lain Global Positioning System, kantong plastik, botol polietilen, ice box, Van Dorn water sampler, Van Veen grab, contoh air laut dan contoh sedimen. Konsentasi logam berat dalam badan air dan sedimen yang diperoleh diolah dalam bentuk sebaran spasial dengan menggunakan software Surfer version 7. 0 produksi Golden Software. Melalui penelitian kali ini diketahui bahwa konsentrasi Pb, Cd, Cu, Zn dan Ni dalam air laut di Teluk Jakarta pada Musim Timur dan Barat tidak melebihi Nilai Ambang Batas (NAB) yang ditetapkan oleh Menteri Lingkungan Hidup No. 51 Tahun 2004 tentang baku mutu air laut yang diperuntukkan bagi kehidupan biota laut. Konsentrasi logam Pb, Cu, Zn dan Ni dalam air laut tidak selalu lebih tinggi….dst
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