Judul: Pengaruh pemberian zeolit dalam pengangkutan ikan mas (Cyprinus carpio, L.) berukuran 100 gram
Abstrak: Tawar Penelitian dipusatkan di Balai Budidaya Air BBAT)-Sukabumi, dari tanggal 23-24 Juni 1989 Rute pengangkutan adalah sepanjang jalan dari BBAT ke Jakarta pulang-pergi selama 12 jam. Penelitian bertujuan untuk mengetahui pengaruh. pe nambahan zeolit ke dalam media terhadap kelangsungan hi- dup ikan mas (Cyprinus carpio, L.) ukuran 100 gram yang diangkut dengan cara tertutup. Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancang- an acak lengkap (RAL) dengan empat perlakuan yakni dosis zeolit 0, 490.0. 980,5, dan 1471,0 gr/3 liter air, dengan 5 ulangan. Kepadatan ikan yang diuji adalah 25 ekor/ riter air. Perbandingan volume air dan oksigen 1:3...
Keyword: 

Judul: Pengaruh penambahan zeolit pada pra pengangkutan ikan mas (Cyprinus carpio) sistem tertutup selama 24 jam
Abstrak: Pengangkutan ikan hidup pada dasarnya adalah usaha menempatkan ikan pada lingkungan baru yang berbeda dengan lingkungan asalnya disertai dengan perubahan-perubahan sifat lingkungan yang relatif sangat mendadak, dimana perubahan tersebut sangat mengancam kehidupan ikan. Keberhasilan mengurangi pengaruh perubahan lingkungan yang mendadak ini akan memberi kemungkinan untuk mengurangi tingkat kematian, yang berarti tercapainya tujuan pengangkutan. Selain pasokan oksigen terlarut, faktor utama kematian ikan adalah tingginya kadar amoniak dalam air. Dengan menggunakan zeolit yang mampu menyerap amoniak dalam air, diharapkan mampu memperpanjang kelangsungan hidup ikan mas dalam suatu sistem pengangkutan tertutup. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh penambahan zeolit dalam meminimalisasi tingkat kematian pada pengangkutan Ikan Mas (Cyprinus carpio) sistem tertutup selama 24 jam. Percobaan ini menggunakan berbagai perlakuan penambahan zeolit yaitu 0 gram/liter, 60 gram/liter, 75 gram/liter dan 90 gram/liter. Setiap 3 jam sekali dilakukan pengamatan terhadap tingkat kematian ikan mas pada setiap perlakuan dan dilakukan analisis kualitas air pada akhir pengamatan. Rancangan percobaan yang digunakan yaitu Rancangan Acak Lengkap (RAL) dan apabila diperoleh hasil yang berbeda nyata dilanjutkan dengan uji Tukey pada selang kepercayaan 95%. Hasil percobaan menunjukkan bahwa perlakuan penambahan zeolit 75 gram/liter memberikan tingkat kematian yang terendah dibandingkan perlakuan lainnya yaitu sebesar 11,11% pada akhir pengamatan. Sedangkan perlakuan penambahan zeolit 0 gram/liter memberikan tingkat kematian tertinggi pada akhir pengamatan yaitu sebesar 46,67 %. Perlakuan penambahan zeolit 60 gram/liter memberikan tingkat kematian sebesar 24,44 %, dan perlakuan penambahan zeolit 90 gram/liter memberikan tingkat kematian sebesar 17,78%. Perlakuan penambahan zeolit 75 gram/liter menghasilkan nilai amoniak total terendah 10,52 ppm jauh lebih kecil dibandingkan dengan perlakuan 0 gram/liter yang menghasilkan amoniak total sebesar 56,23 ppm. Nilai NH3-N juga sebanding dengan amoniak total, dimana perlakuan penambahan zeolit 75 gram/liter menghasilkan NH3-N sebesar 0,05 ppm, sedangkan perlakuan 0 gram/liter menghasilkan NH3-N sebesar 0,19 ppm. Hal ini menunjukkan bahwa perlakuan 75 gram/liter mampu menyerap amoniak dengan baik dibandingkan dengan perlakuan lainnya. Nilai kualitas air menunjukkan bahwa perlakuan penambahan zeolit 75 gram/liter memberikan nilai kualitas air yang baik. Nilai rata-rata oksigen terlarut sebesar 2,87 ppm, merupakan nilai terbaik dibanding perlakuan lainnya. Nilai rata-rata CO2, suhu, pH, dan alkalinitas masing-masing adalah 77,00 ppm, 26,33°C, 6,87, dan 97,87 ppm CaCO3. Kesemuanya masih dalam kisaran normal yang dibutuhkan oleh ikan.
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