Judul: Artificial Neural Network to Detect Iron Metal Concentrations in Water
Abstrak: Logam besi (Fe) merupakan salah satu kontaminan anorganik yang sering dijumpai di dalam air dan dapat menyebabkan kualitas air menjadi memburuk. Salah satu metode untuk mendeteksi konsentrasi besi dalam air adalah dengan Jaringan Saraf Tiruan (JST). Penelitian ini bertujuan mengembangkan model JST untuk memprediksi konsentrasi logam besi di dalam air menggunakan parameter-parameter fisik dan kimia kualitas air, yaitu pH, suhu, Total Dissolved Solid (TDS), dan turbiditas. Jaringan Saraf Tiruan yang dibuat dengan model Multilayer Feedforward Neural Network memiliki tiga lapisan utama, yaitu satu lapisan input dengan 4 node, satu lapisan tersembunyi (hidden) dengan 10 node, dan satu lapisan output dengan 1 node. Model ini menggunakan fungsi aktivasi sigmoid, regularisasi L2, algoritma optimasi Adam, dan jumlah iterasi sebanyak 500 kali. Model ini menghasilkan nilai loss (error) sebesar 0,06 dan R2 sebesar 0,95 pada proses pelatihan, serta nilai error sebesar 0,06 dan R2 sebesar 0,918 pada proses testing. Berdasarkan hasil tersebut, model memiliki kinerja yang sangat baik dalam memprediksi konsentrasi besi menggunakan parameter pH, suhu, TDS, dan turbiditas.
Keyword: Logam besi, dataset, Jaringan Saraf Tiruan

Judul: Evaluasi Kinerja Metode Deteksi Besi dalam Air Menggunakan Membran Optode Berbasis Selulosa Triasetat
Abstrak: Besi merupakan logam berat yang mencemari lingkungan perairan dan dapat membahayakan kesehatan manusia. Oleh karena itu, diperlukan metode untuk mendeteksi kadar logam besi (Fe) di perairan dengan cepat dan mudah. Besi dideteksi menggunakan sensor optik (optode). Penelitian ini bertujuan memfabrikasi membran optode berbasis selulosa triasetat dengan menambahkan reagen selektif terhadap Fe(III). Optode dibuat dengan mencampurkan polimer selulosa triasetat (CTA) dengan tambahan pemlastis (asam oleat dan asetofenon), alikuot 336, dan ion tiosianat. Kinerja optode dievaluasi berdasarkan linearitas, batas deteksi dan kuantitasi, presisi, akurasi, dan selektivitas. Linearitas terbaik optode didapatkan koefisien determinasi (R2) 0,9972 pada konsentrasi 0,1–4,0 ppm. Batas deteksi dan kuantitasi diperoleh berturut-turut 9,88×10-7 M dan 0,1676 ppm, dengan presisi 3,01% dan akurasi 101,62±0,04%. Optode memiliki selektivitas yang baik terhadap ion penganggu Pb(II) dan Cr(VI). Aplikasi dalam sampel air menggunakan membran optode menunjukkan rerata konsentrasi 0,0578 ppm dan hasil pengujian tidak berbeda nyata dengan hasil deteksi menggunakan metode standar spektrofotometer UV-Vis, yaitu 0,0584 ppm., Iron is a heavy metal that pollutes the aquatic environment and threatens human health. Therefore, a quick and easy method is needed to detect iron (Fe) metal content in the aquatic environment. Iron detection can use an optical sensor (optode). This research aims to fabricate optode membranes based on cellulose triacetate with selective reagents for Fe(III). The optode was fabricated by mixing cellulose triacetate (CTA) polymer with plasticizer (oleic acid and acetophenone), aliquot 336, and thiocyanate ion. The performance was evaluated based on linearity, limit of detection and quantitation, precision, accuracy, and selectivity. The best optode linearity was obtained by a coefficient of determination (R2) of 0,9972 at a concentration of 0.1–4.0 ppm. The LOD and LOQ were 9,88×10-7 M and 0,1676 ppm, respectively, with a precision of 3.01% and an accuracy of 101.62±0,04%. The optode gave good selectivity for Pb(II) and Cr(VI) ions interfering. Application in water samples using the optode membrane showed an average concentration of 0.0578 ppm, and the results indicated no significant difference with the detection result using a standard UV- Vis spectrophotometer method, which was 0.0584 ppm.
Keyword: besi, evaluasi kinerja, optode, selulosa triasetat, tiosianat

Judul: Revisi marga Ptychopyxis miquel (Euphorbiaceae) di kawasan Malesia
Abstrak: Ptychopyxis adalah salah satu marga dari 317 marga yang termasuk ke dalam suku Euphorbiaceae. pertama kali dipublikasikan oleh Miquel (1860). Marga ini Marga ini pernah dimasukkan kedalam marga lain, yaitu Podadenia, Mallotus dan Clarorivinia. Fakta tersebut menunjukkan bahwa batasan marga Ptychopyxis belum cukup mantap. Persebaran marga ini menurut Van Welzen (1993) jumpai di Thailand, Indochina dan kawasan Malesia, di seluruhnya ada 23 jenis dan 10 jenis diantaranya terdapat di kawasan Malesia. Marga ini umum berperawakan pohon dan berumah dua, tumbuh di hutan hujan dataran rendah sampai pada ketinggian 1500 m dpl. Penelitian taksonomi yang komprehensif tentang marga ini telah dilakukan oleh Airy Shaw pada tahun 1960; sejak saat itu belum ada penelitian taksonomi yang lebih kompre- hensif, khususnya untuk kawasan Malesia. Kini dengan bertambahnya jumlah spesimen koleksi baru, maka tepatlah kiranya dilakukan revisi marga. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan batasan marga serta jenis-jenisnya yang termasuk dalam Ptychopyxis selain itu diteliti pula hubungan kekerabatan antar jenis dan keterangan-keterangan..dst
Keyword: Herbarium Bogoriense, Podadenia, Mallotus, Clarorivinia