Judul: Konsentrasi Limbah Klorin (Cl2) Di Perairan Laut Laba Banten Dari Kegiatan Proses Pendingin Generator Listrik.
Abstrak: Pencemaran perairan oleh zat-zat kimia sering menimbulkan berbagai permasalahan di lingkungan khususnya organism hidup di air. Salah satu bahan kimianya adalah klorin yang digunakan sebagai desinfektan dan dibuang ke perairan dari kegiatan pendinginan generator listrik. Senyawa ini sangat beracun terhadap kerang-kerangan dan biota air lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui konsentrasi klorin di perairan Laut Laba dari kegiatan proses pendinginan generator listrik. Metode yang digunakan adalah metode Ortholidine Aresnite Test(OTA Test) reagennya berupa bahan Analytical Grade Ortholidine yang dilarutkan dalam 10% asam hipoklorit. Sampel dimasukkan ke dalam Erlenmeyer lalu tambahkan cairan otolidin kemudian homogenkan dengan memutarkan Erlenmeyer hingga berubah warna, selanjutnya sandingkan dengan warna indikator. Hasil pengamatan klorin menunjukkan bahwa terjadi penurunan dari sumber buangan kearah laut sehingga tidak ditemukan klorin di perairan laut. Pembuangan limbah yang mengandung klorin ke perairan berpotensi mencemari perairan dan ekosistem yang ada didalamnya. Konsentrasi klorin di Perairan Laut Laba berkisar antara 0,05- 0,4 mg/l. Konsentrasi tersebut berada dibawah baku mutu yang telah ditetapkan oleh Kementerian Lingkungan Hidup Tentang Baku Mutu Limbah Cair Bagi Kegiatan Industri sebesar 1 mg/l. Hal ini menunjukkan bahwa limbah tidak berpengaruh pada lingkungan. Kondisi ini masih baik karena limbah klorin yang dapat membahayakan kehidupan biota tidak ditemukan di perairan Laut Laba.
Keyword: pencemaran, konsentrasi, limbah klorin, baku mutu

Judul: Pengembangan Metode Bioreactor packed column dan Elektrokoagulasi untuk Pengolahan Air Limbah Perikanan dan Tekstil.
Abstrak: Air limbah merupakan hasil dari aktivitas manusia, seperti rumah tangga, perkantoran, industri, dan sebagainya, yang dimungkinkan mengandung mikroorganisme patogen, bahan kimia beracun, dan radioaktivitas. Pada penelitian ini digunakan dua jenis air limbah, yaitu air limbah industri tekstil dan perikanan. Limbah cair kawasan industri merupakan limbah dalam bentuk cair yang dihasilkan oleh kegiatan kawasan industri kemudian dibuang ke lingkungan dan diduga dapat menurunkan kualitas lingkungan hidup. Limbah dari kegiatan perikanan merupakan material sisa yang tidak dapat dihilangkan selama kegiatan perikanan berlangsung. Sumber utama penghasil limbah perikanan berasal dari sisa pakan dan sisa metabolisme. Kedua jenis air limbah ini mengandung konsentrasi bahan organik yang cukup tinggi, yang bila dilepas ke perairan umum dapat menurunkan kualitas perairan. Bahan organik di dalam air limbah dapat dikurangi menggunakan metode fisika, kimia, maupun biologi. Pada penelitian ini dilakukan pengolahan air limbah secara biologi dengan memanfaatkan kinerja cendawan Trametes hirsuta yang telah diimobilisasi menggunakan PVA Alginat pada metode bioreactor packed column, sedangkan pengolahan air limbah secara. kimia menggunakan metode elektrokoagulasi dengan memanfaatkan elektroda Aluminium yang akan berfungsi sebagai koagulan. Kedua metode pengolahan air limbah yang digunakan pada penelitian ini memiliki kemampuan berbeda dalam mengolah air limbah tekstil dan perikanan. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan metode terbaik dari metode bioreactor packed column, elektrokoagulasi, serta kombinasi antara kedua metode tersebut dalam mengolah air limbah teksil dan perikanan. Penelitian ini dilakukan pada bulan November 2018 - Februari 2019. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium WWTP PT JABABEKA Tbk, Biomaterial LIPI, Biologi Mikro dan Laboratorium Fisika-Kimia Perairan, Divisi Produktivitas dan Lingkungan Perairan (Proling), Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut pertanian Bogor. Penelitian ini dibagi menjadi dua tahap yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Pengambilan air limbah dilakukan di efluent air limbah batik dibawah pengawasan WWTP PT JABABEKA Tbk dan kolam perikanan lele (Clarias sp) di Dramaga, Bogor. Penelitian pendahuluan meliputi penentuan waktu kontak elektroda dengan air limbah penentuan waktu terbaik pengoperasian bioreactor packed column dan penentuan waktu terbaik dari keduanya untuk dioperasikan di kombinasi metode elektrokoagulasi dan bioreactor packed column. Penelitian utama meliputi perlakuan menggunakan metode bioreactor packed column, elektrokoagulasi selama 12 dan 24 jam, serta kombinasi antara metode bioreactor packed column dan elektrokoagulasi selama 24 jam yang masing-masing perlakuan diulangi sebanyak dua ulangan untuk setiap jenis air limbah. iii Hasil yang didapatkan pada penelitian ini, untuk air limbah tekstil diperoleh penurunan pada parameter pH sebesar 21.61% (E12) dan 2.67% (BE24); TSS sebesar 16.92% (B); TDS sebesar 12.68% (B), 12.95% (E12), 9.53% (E24), dan 54.51% (BE24); kekeruhan sebesar 7.44% (B) dan 65.04% (E24); warna sebesar 38.97% (B), 89.31% (E12), 89.43% (E24), dan 89.29% (BE24); COD 0.09% (BE24); amonia total 84.38% (B), 98.93% (E12), 98.10% (E24), dan 98.75% (BE24); ortofosfat 92.58% (B), 94.13% (E12), 94.87% (E24), dan 99.81% (BE24); logam berat Cu 24.23% (B), 69.38% (E12), 71.26% (E24), dan 62.43% (BE24). Untuk air limbah perikanan diperleh penurunan pada parameter pH sebesar 1.93% (B) dan 44.44% (E24); TSS 0% (B, E12, E24, dan BE24); TDS 75.63% (E12) dan E24 (19.63%); kekeruhan 52.47% (B), 70.99% (E12) dan 46.68% (BE24); warna 100% (EL12) dan 79.38% (E24); COD 25.91% (B), 93.19% (E12), dan
Keyword: air limbah perikanan, air limbah tekstil, bioreactor packed column, elektrokoagulasi, kualitas air

Judul: Pengembangan kekekaran Model Additive Main Effect – Multiplicative Interaction (AMMI)
Abstrak: AMMI model for interactions in two-way table provide the major mean for studying stability and adaptability through GEI, which modeled by full interaction model. Eligibility of AMMI model depends on the assumption of normally independent distributed error with a constant variance. Nowadays, AMMI models have been developed for any condition of MET data i.e the violence of normality and homegeneity assumptions. We can mention in this class of modelling as MAMMI for Mixed AMMI model and GAMMI for Generalized AMMI model. GAMMI model handles non-normality i.e categorical response variables using an algorithm of alternating regression. While handling the non-homogeneity in mixed-models sense, one may use a model called factor analytic multiplicative for a MAMMI models. Outlier might be found in the data coincides with non-homogeneity variance. A method of handling outlier in additive and multiplicative modeling by applying Robust Alternating Regression (RAR) in FANOVA model. RAR FANOVA model was downweighting outlying scores and loadings in the k-dimensional spaces of scores and loadings, and robust estimator will be minimized under the constraints that are consistent with robust approach of the median of parameters. Application of GAMMI was found in several distribution of exponential family. The most interesting here is Poisson distribution which it has a unique property of equal mean and variance. Many zero observations make some dificulties and fatal consequence in Poisson modeling. We consider to facilitates an analysis of two-way tables of count with many zero observations in AMMI model. We develop GAMMI model for Poisson with zeroes problem, by a statistical framework of RCAM. Some link function apply to the mean of a cell equalling a row effect plus a column effect plus interaction terms are modelled as a reduced-rank regression with rank of 2, then it will be visualized by Biplot through SVD reparameterization. The ZIP-GAMMI model handle the excess-zero and also the overdispersion at once. The interaction structures are extracted from the non-zero cell. ZIP model provide us the probability become zero and the fitted value of the Poisson. The modelling scheme involves two important things: (1) the distribution (and link-function) and (2) the rank of model. Both are confounded, especially if there is overdispersion or excess-zero. Best-model fit can be provided by proper link function with respect to data’s distribution, at the same time it’s also possible by the rank of the model in decomposing the interaction terms. In this case the likelihood ratio test provides us the hypothesis testing.
Keyword: