Judul: Toksisitas Air Waduk Cirata Pada Tingkat Kedalaman Berbeda Terhadap Kelangsungan Hidup Benih Ikan Bandeng (Chanos chanos Forskal) dan Benih Ikan Nila Gift (Oreochromis sp.)
Abstrak: Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari sampai April 2001 di Waduk Cirata Kabupaten Cianjur Propinsi Jawa Barat dengan tujuan untuk : mengetahui toksisitas air Waduk Cirata pada tingkat kedalaman berbeda terhadap kelangsungan hidup benih ikan bandeng (C. chanos forskal) dan benih ikan nila gift (Oreochromis sp.) yang mempunyai ukuran 3 - 5 em; mengetahui hubungan antara kedalaman air dengan parameter kualitas air yang meneakup suhu, pH, DO, NH3-N dan fosfat serta untuk mengetahui sampai tingkat kedalaman berapa kegiatan bUdidaya masih bisa dilakukan untuk kedua jenis hewan uji tersebut. Pengamatan ditekankan pada pengaruh besarnya nilai redoks terhadap tingkat kematian benih ikan uji. Parameter lain seperti : suhu, pH, DO, NH3-N dan fosfat diamati sebagai bahan pendukung. Penelitian dilakukan dengan empat perlakuan kedalaman dan tiga kali ulangan. Wadah yang digunakan terbuat dari kerangka besi berdiameter 0,5 em berukuran 30 x 10 x 5 em3 yang dibungkus war"lng dengan ukuran mata jaring 0,5 em sebagai tempat benih ikan uji dengan kepadatan 10 ekor per wadah. Penelitian pendahuluan dilakukan untuk menentukan nilai ambang atas dan ambang bawah selama waktu dedah 24 dan 48 jam, dengan menggunakan benih ikan nila gift pada kedalaman 0, 5, 10 dan 14 m yang mempunyai rataan nilai redoks sebesar: -41,33; -104,33; -142,33 dan -180,67 mV. Tingkat kematian benih ikan nila gift pada rataan nilai redoks tersebut selama waktu dedah 24 jam sebesar 0; 76,67; 100 dan 100%. Penelitian utama yaitu pengujian toksisitas rataan nilai redoks yang dinyatakan dengan Median Lethal Concentration (LCso) selama waktu dedah 24 dan 48 jam. Pengamatan nilai redoks dan parameter yang lainnya pada penelitian tentang toksisitas untuk benih ikan bandeng dilakukan hanya sekali yaitu pada jam ke-O, sedangkan untuk ikan nila gift dilakukan dua kali yaitu pada jam ke-O dan jam ke-48.
Keyword: 

Judul: Toksisitas Air Waduk Cirata pada Kedalaman yang Berbeda terhadap Ikan Mas (Cyprinus carpio L) dan Ikan Patin (Pangasius hypophthalmus Sauvage).
Abstrak: Salah satu bentuk pemanfaatan sumberdaya perairan di Waduk Cirata adalah budidaya ikan dengan menggunakan ka.amba jaring apung (KJA). KJA merupakan metode budidaya yang prahis dan ekonomis, tetapi menghasilkan produksi ikan yang tinggi, memiliki prospek di masa depan sehingga perlu dikembangkan dan dipertahankan. Di sisi lain budidaya ikan secara intensif dalam KJA menghasilkan limbah seperti kotoran ikan, sisa pakan yang terbuang dan Iimbah "penunggu" KJA tersebut. Kematian secara masal yang terjadi pada KJA karena ikan teracuni oleh bahan toksik dan kondisi lingkungan yang buruk ketika terjadi arus balik (Up Welling). Peristiwa arus balik di Waduk Cirata sudah terjadi pada Oktober 1990 sebanyak 10.154 kg, setahun kemudian 41.717 kg dan pada tanggal 31 November - 4 Desember 2000 sebesar 930 ton dari 30.000 buah KJA (Unit Pelaksana Teknis Dinas Budi Daya Air Tawar Perairan Urnurn Saguling-Cirata dalam Suganda, 2001). Untuk mengetahui toksisitas air Waduk Cirata terhadap kegiatan budidaya, diperlukan suatu pengujian tentang toksisitas air Waduk Cirata terhadap ikan-ikan yang dibudidayakan di KJA diantaranya ikan mas (Cyprillus carpio L) dan ikan patin (Pangasius hypophthalmus Sauvage). Pereobaan dilaksanakan pada bulan Februari sampai bulan April 2001, di Waduk Cirata, Cianjur, Jawa Barat. Ikan uji dimasukkan ke dalam karamba yang berukuran 30x20x20 em sebanyak 10 ekor, lalu ikan ditempatkan pada 4 titik pengamatan yang telah ditentukan dengan menggunakan detektor redoks. Setiap titik pengamatan merupakan perlakuan dan dilakukan ulangan sebanyak 3 kali. Pengamatan dilakukan padajam ke-6, 12,24,36 dan 48. Dari hasil pereobaan pendahuluan diperoleh nilai ambang atas pada nilai ratarata redoks -104 mv dan ambang bawah pada rata-rata redoks -41 mv. Pada percobaan utama (uji toksisitas) diperoleh nilai rata-rata redoks pada ikan mas sebesar -36 my, -62 my, -88 my dan -107 my sedangkan pada ikan patin sebesar -35 my, -58, my, -80 my dan -104 my. Persamaan regresi untuk ikan mas y = -0.465x - 19.346 dengan r = 0.963 sedangkan untuk ikan patin y = -0.471 - 20.122 dengan r = 0.956. Dimana x adalah nilai redoks dan y merupakan kematian ikan uji. Dan persamaan tersebut diperoleh LCSD dan air Waduk Cirata pada waktu dedah 48 jam untuk ikan mas sebesar -74 my pada kedalaman 3.045 m sedangkan untuk ikan patin sebesar -75 my pada kedalaman 3.463 m. LCso ikan patin lebih besar dibandingkan ikan mas, hal ini dikarenakan ikan patin mempunyai kemampuan adaptasi yang lebih baik dibandingkan ikan mas Hasil pemantauan parameter fisika kimia air selama percobaan menunj ukkan bahwa kondisi perairan dari kedalaman 0 meter hingga kedalaman 4 meter masih layak untuk budidaya ikan secara intensif sedangkan pada kedalaman lebih dari 4 meter kondisi perairan sudah tidak layak untuk budidaya ikan secara intensif. Parameter fisika kimia air untuk ikan mas dan ikan patin yakni, suhu 30 - 31 DC dan 30 - 31 DC; oksigen terlarut 2.82 - 6.05 mg/l dan 2.42 - 6.25 mg/l; pH 7; amonia 0.038 - 0.468 mg/I dan 0.009 - 0.170 mg/l; ortofosfat 0.016 - 0.142 mg/l dan 0.014 0.186 mg/1.
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