Judul: Bioakumulasi Logam Berat dan Malformasi Kerang Hijau (Perna viridis) di Perairan Teluk Jakarta.
Abstrak: Teluk Jakarta merupakan tempat bermuaranya 13 sungai yang melewati Provinsi Jawa Barat, Provinsi DKI Jakarta dan Provinsi Banten. Sungai-sungai yang bermuara ke Teluk Jakarta tersebut membawa limbah, baik berupa sampah padat maupun limbah cair yang dihasilkan dari berbagai kegiatan. Kondisi tersebut mengakibatkan kualitas lingkungan perairan akan cenderung menurun dari waktu ke waktu. Limbah cair yang masuk ke Teluk Jakarta seringkali membawa zat yang berbahaya dan beracun seperti logam berat. Logam berat merupakan unsur yang tidak dapat di uraikan dan mudah terakumulasi dalam lingkungan perairan dan dalam organisme laut. Logam berat yang masuk ke dalam lingkungan perairan selanjutnya akan terakumulasi dalam biota, terutama biota laut yang bersifat sessile.
Keyword: 

Judul: Variabilitas Senyawa Logam Berat (Pb, Cd, Cu, Ni Dan Zn) Terlarut Dan Sedimen Di Perairan Teluk Jakarta.
Abstrak: Teluk Jakarta telah mengalami degradasi lingkungan yang diakibatkan oleh masukan dari berbagai kegiatan didaratan yang semakin tinggi dari waktu ke waktu. Teluk Jakarta termasuk ke dalam wilayah yang relatif tertutup sebagai tempat bermuara 13 sungai yang mengalir melalui kawasan padat industri dan pemukiman. Hal ini mengakibatkan perairan Teluk Jakarta sangat rentan terhadap berbagai tekanan ekologis dan membahayakan bagi kehidupan masyarakat yang ada disekitarnya. Salah satu materi yang dapat membahayakan adalah logam berat. Di suatu perairan logam berat sangat bervariasi baik secara spasial dan temporal maupun mengalami spesiasi membentuk senyawa yang komplek. Oleh karena itu sangat penting untuk mengetahui kondisi profil distribusi dari logam berat di suatu perairan khususnya Teluk Jakarta. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menjelaskan proses dan sumber logam berat terlarut dan sedimen di perairan Teluk Jakarta. Penelitian ini telah dilakukan dari bulan April hingga September 2014 di perairan Teluk Jakarta dengan menggunakan metode APHA (2012). Pola arus saat pasang, arus pasut masuk ke dalam teluk dari mulut teluk bagian Timur menuju daerah pantai Teluk Jakarta dan akhirnya keluar melalui mulut teluk bagian Barat. Pola distribusi salinitas dan derajat keasaman (pH) mengindikasikan kondisi hidro-oseanografi Teluk Jakarta sebagian besar dipengaruhi oleh aktivitas dari daratan. Pola distribusi logam berat sedimen lebih mampu mengindikasikan sumber dari logam berat dibandingkan dengan yang ada di kolom air. Hal ini karena kolom air bersifat dinamis akibat variasi sirkulasi arus laut sedangkan sedimen bersifat relatif stabil. Pola logam berat terlarut yang diperkuat dengan pola logam berat sedimen menunjukkan sumber dari logam berat Pb, Cu dan Zn berasal dari daratan sedangkan Cd dan Ni sudah ada dari laut itu sendiri..
Keyword: Teluk Jakarta, sirkulasi laut, logam berat terlarut, logam berat sedimen

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