Judul: Kandungan logam berat Hg, Cd dan Pb dalam air dan ikan di perairan Ujungpangkah, Jawa Timur
Abstrak: Penelitian ini dilakukan pada bulan Desember 2005 di perairan Ujungpangkah, Kecamatan Ujungpangkah, Kabupaten Gresik, Propinsi Jawa Timur. Tujuan penelitian adalah untuk menginformasikan kandungan logam berat Hg, Cd dan Pb yang terakumulasi pada air dab beberapa ikan di perairan Ujungpangkah, Jawa Timur yang dibandingkan dengan Perairan Teluk Jakarta.
Keyword: 

Judul: Kandungan logam berat Hg, Cd dan Pb dalam air dan ikan di perairan Ujung Pangkah, Jawa Timur
Abstrak: Penelitian ini dilakukan pada bulan Desember 2005 di perairan Ujungpangkah, Kecamatan Ujungpangkah, Kabupaten Gresik, Propinsi Jawa Timur. Tujuan penelitian adalah untuk menginformasikan kandungan logam berat Hg, Cd dan Pb yang terakumulasi pada air dan beberapa ikan di perairan Ujungpangkah, Jawa Timur yang dibandingkan dengan Perairan Teluk Jakarta. Analisis untuk mengetahui kandungan logam berat dilakukan dengan menggunakan AAS (Atomic Absorption Spectrophotometer). Hasil analisis kandungan logam berat Hg dalam air di Perairan Ujungpangkah mempunyai nilai yang kecil, yaitu lebih kecil dari 0,001 mg/l, hal ini menunjukkan bahwa konsentrasi logam berat Hg di Perairan Ujungpangkah, Jawa Timur masih di bawah baku mutu. Kandungan logam berat Cd, yaitu lebih kecil dari 0,001 mg/l masih di bawah baku mutu dan Pb 0,017 0,034 mg/l di Perairan Ujungpangkah sudah melebihi standar baku mutu yang ditetapkan. Kandungan logam berat Hg pada daging ikan di Perairan Ujungpangkah, Jawa Timur antara lain pada ikan manyung (Arius thalassinus) sebesar 0,04 mg/kg. kakap hitam (Johnius sp.) dan kuro (Eleutheronema tetradactylum) sebesar 0,03 mg/kg. Hal ini menunjukkan bahwa organisme tersebut positif terdeteksi adanya kandungan logam berat Hg, tetapi masih berada di bawah ambang batas menurut Keputusan Dirjen POM No. 03725/B/SK/VII/89 dan Badan Kesehatan Dunia (WHO). Sementara untuk kandungan logam berat Cd pada ikan manyung (Arius thalassinus) sebesar 24,5 mg/kg, kakap hitam (Johnius sp.) sebesar 19,7 mg/kg dan kuro (Eleutheronema tetradactylum) sebesar 18,9 mg/kg. Kandungan logam berat Pb pada ikan manyung (Arius thalassinus) sebesar 89 mg/kg, kakap hitam (Johnius sp.) sebesar 86,6 mg/kg dan kuro (Eleutheronema tetradactylum) sebesar 87,2 mg/kg. Hal ini berarti daging ikan pada Arius thalassinus, Johnius sp. dan Eleutheronema tetradactylum telah tercemar berat oleh logam berat Cd dan Pb. Berdasarkan batas aman yang ditetapkan Badan Kesehatan Dunia (WHO) dan FAO mengenai batas toleransi pemasukkan logam per minggu (Provisional Tolerable Weekly Intake), dari data hasil penelitian jumlah ikan (Arius thalassinus, Johnius sp. dan Eleutheronema tetradactylum) yang dapat dikonsumsi untuk logam Hg sekitar 73 - 540 ekor untuk ikan ukuran kecil (rata-rata panjang 11,1 - 18 cm), untuk logam Cd sekitar 1 - 2 ekor untuk ikan ukuran kecil dan untuk logam Pb sekitar 1 ekor untuk ikan ukuran kecil. Nilai suhu air masih memenuhi baku mutu air laut untuk biota laut (Kep. Men LH No. 51 Thn 2004), tetapi untuk pH dan DO tidak memenuhi baku mutu dibeberapa lokasi pengambilan sampel (untuk pH stasiun 1, 3 dan 12 dan untuk DO stasiun 1, 2, 3, 4, 5, 7 dan 8).
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