Judul: Pengaruh Zeolit terhadap Kelangsungan Hidup dan Pertumbuhan Udang Windu (Penaeus monodon Fab.) di Tambak
Abstrak: Penelitian ini di1akukan dengan tujuan mengetahui pengaruh zeolit Bayah pada empat tinglcat dosis yang berbeda terhadap ke1angsungan hidup dan pertumbuhan udang Windu (nep~eus monodon Fab.) di tambak. Rancan§an percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan empat per1akuan dan tiea u1angan. Perlakuan tersebut adalah: per1akuan A (tanpa zeolit atau kontro1), per1akuan B (pemberian zeolit dengan dosis 4 ppm per hari) , per1akuan C (pemberian zeolit dengan dosis 8 ppm per hari) , perlakuan D (lJembel'ian zeolit dengan dosis 12 ppm per hari).
Keyword: 

Judul: Pengaruh frekwensi pemberian zeolit terhadap kelangsungan hidup mysis sampai pasca larva udang windu (Penaeus monodon Fab.)
Abstrak: Penelitian dilakukan untuk mengetahui pengaruh pemberi- an zeolit sebanyak 10 mg/1 setiap 2 hari pada frekuensi 0, 1, 2, 4, dan 8 kali terhadap kelangsungan hidup mysis sampai pasca larva 8 udang windu (Penaeus monodon Fab.). Penelitian dilakukan di pembenihan udang windu PT Gramina Swadaya Serang, Jawa Barat dari tanggal 26 April sampai dengan 7 Mei 1988. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan 5 perlakuan dan 3 ulangan. Masing-masing perlakuan adalah pemberian zeolit sebanyak 10 mg/1 setiap 2 hari pada frekuensi 0, 1, 2, 4, dan 8 kali. Pemeliharaan dilakukan dalam wadah akuarium kaca cm3. berukuran 55 x 40 x 30 cm Wadah diisi air sebanyak 50 liter. Wadah ditempatkan dalam bak berisi air yang 3 berukuran 480 x 275 x 100 cm. Kepadatan udang 80 ekor mysis I liter. Makanan yang diberikan adalah makanan buatan dan sebagai tambahan plankton jenis Skeletonema costatum. Pemberian makanan dilakukan 6 kali sehari pada jam 01.00; 09.00 13.00 17.00 21.00. Zeolit yang dipakai berasal dari Bayah, Banten dengan ukuran -100 mesh dan pengaktifan dilakukan dengan pemanasan 105 °C selama 4 jam. Hasil uji statistik dengan uji BNJ untuk nilai kelangsungan hidup memperlihatkan perbedaan sangat nyata antara kontrol dengan perlakuan D, sedangkan untuk perlakuan lain tidak menunjukkan perbedaan, tetapi perlakuan D dengan semua perlakuan lain menunjukkan perbedaan sangat nyata. Nilai kelangsungan hidup yang didapat untuk setiap perlakuan berturut-turut adalah 19,1%, 29,1 %, 31,3%, 45,9 %, dan 24,7%. Pertambahan panjang mutlak udang setelah diuji statistik dengan uji BNJ ternyata perlakuan D menunjukkan perbedaan sangat nyata dengan perlakuan A dan E, sedangkan perlakuan A menunjukkan perbedaan sangat nyata terhadap perlakuan selain E. Nilai pertambahan panjang mutlak setiap perlakuan berturut-turut adalah 3,950 mm, mm, 4,092 mm dan 4,008 mm. 4,042 mm, 4,058 Kualitas air yang diamati adalah suhu, salinitas, oksigen terlarut, pH, nitrit dan amonia.Kesimpulan yang diperoleh adalah bahwa frekuensi pembe- rian zeolit pada media pemeliharaan dapat meningkatkan ke- langsungan hidup udang dan yang terbaik 4 kali setiap 2 hari…
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