Judul: Biodegradasi Amonium Menjadi Nitrit dan Nitrat (Nitrifikasi) Oleh Kultur Mikrob Campuran N-Sw
Abstrak: Degradasi amonia seeara hayati te!jadi melalui proses nitrifikasi dan denitrifikasi. Pada proses nitriflkasi amonia dikonversi secara aerobik menjadi nitrit, kemudian nitrit dioksidasi menjadi nitrat. Adapun pada proses denitrifikasi nitrat dikonversi menjadi gas nitrogen (N,). Proses biodegradasi nitrogen, khususnya amonia dilakukan oleh kultur mikrob eampuran N-Sw. Proses biodegradasi dapat digunakan dalarn pembuatan kultur mikrob nitrifikasi yang mampu diaplikasikan dalam pengolahan limbah cair, terutarna limbah nitrogen.
Keyword: 

Judul: Biodegradasi amonium menjadi nitrit dan nitrat (nitrifikasi) oleh kultur mikrob campuran N-Sw
Abstrak: Degradasi amonia secara hayati terjadi melalui proses nitrifikasi dan denitrifikasi. Pada proses nitrifikasi amonia dikonversi secara aerobik menjadi nitrit, kemudian nitrit dioksidasi menjadi nitrat. Adapun pada proses denitrifikasi nitrat dikonversi menjadi gas nitrogen (N2). Proses biodegradasi nitrogen, khususnya amonia dilakukan oleh kultur mikrob campuran N-Sw. Proses biodegradasi dapat digunakan dalam pembuatan kultur mikrob nitrifikasi yang mampu diaplikasikan dalam pengolahan limbah cair, terutama limbah nitrogen. Pertumbuhan kultur mikrob nitrifikasi ditentukan berdasarkan pada penurunan konsentrasi amonium atau nitrit. Dari hasil konsentrasi amonium dalam media pertumbuhan mengalami penurunan dari 43.90 mg N-NH/L menjadi 4.10 mg N-NH/L (90.66%) selama inkubasi 12 jam dan tidak terdeteksi lagi (100%) setelah inkubasi 24 jam. Penurunan konsentrasi amonium dalam basal media diikuti dengan terbentuknya nitrit (6.32 mg N-NO/L) dan nitrat (24.30 mg N-NO37L), sebagai produk dari proses nitrifikasi. Adanya konversi dari amonium menjadi nitrit mengindikasikan pertumbuhan dan aktivitas bakteri pengoksidasi amonium (Nitrosomonas), sedangkan terbentuknya nitrat di dalam kultur mengindikasikan adanya pertumbuhan dan aktivitas bakteri pengoksidasi nitrit (Nitrobacter). Dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa di dalam kultur mikrob campuran N-Sw telah terbentuk populasi mikrob nitrifikasi. Perhitungan efisiensi nitrifikasi ditentukan berdasarkan dua metode, yaitu metode I berdasarkan pada perubahan konsentrasi amonium yang terjadi. Perhitungan ini masih mencakup proses hilangnya amonium oleh faktor lain, misalnya oleh proses pertumbuhan sel, physical air stripping, fisika, dan kimia. Adapun metode II berdasarkan pada terbentuknya nitrit dan nitrat, sehingga lebih mencerminkan aktivitas nitrifikasi. Pada kondisi pH 7, atau pH 8, dan suhu 30 °C aktivitas nitrifikasi mencapai nilai yang optimum. Fakta ini dibuktikan dari hasil efisiensi dan laju nitrifikasi. Nilai efisiensi nitrifikasi dari kondisi tersebut berdasarkan perhitungan dengan metode I diperoleh sebesar 100%, sedangkan berdasarkan metode II diperoleh 84.64% (pH 7), 87.80% (pH 8), dan 81.81% (suhu 30 °C). Adapun nilai laju nitrifikasi dari masing-masing kondisi mencapai 2.057 mg N-NH/L/jam/g biomasa (pH 7), 2.172 mg N-NH4/L/jam/g biomasa (pH 8), dan 2.104 mg N-NH/L/jam/g biomasa (suhu 30 °C).
Keyword: perombakan nitrogen, nitrifikasi, pola degradasi amonium

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