Judul: Pengaruh Penambahan Rumput Laut sebagai Antioksidan pada Ketengikan Tepung Silase
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari kemungkinan penggunaan rumput laut sebagai antioksidan penahan ketengikan tepung silase. Tepung silase merupakan suatu alternatif pengganti tepung ikan, yang dibuat secara kimiawi dengan penambahan asam format 3 persen. Penggunaan bahan baku dari ikan gang berkadar lemak zinggi, mengakibatkan tingginya kandungan lemak tepung silase yang dihasilkan. Akibat yang ditimbulkan, adalah tepung silase mudah tengik selama penyimpanannya.
Keyword: 

Judul: Uji fisik kimia serta kandungan nutrisi silase rumput laut Eucheuma cottonii yang diberi aditif molases
Abstrak: Semakin berkurangnya lahan untuk memproduksi hijauan makanan temak di daratan akan berdampak negatif bagi produktivitas ternak. Oleh karena itu perlu diambil langkah penyelesaian, diantaranya adalah mencari sumber hijauan makanan ternak yang semula diperoleh dari daratan beralih ke hijauan yang hidup di perairan salah satu diantaranya adalah Rumput laut seaweed. Rumput Laut merupakan sumber mineral alami, tidak heran bila rumput laut dijadikan bahan baku kosmetik dan obat- obatan. Rumput laut merupakan biota laut yang dapat memanpaatkan berbagai unsur mineral yang terdapat didalam laut, hal ini jika dimanfaatkan sebagai pakan alternatif tentu sangat bermanfaat bagi temak sebagai sumber mineral. Dengan melihat potensi, peranan dan manfaat yang dimiliki oleh rumput laut, maka perlu dilakukan penelitian tentang rumput laut, kehadiran rumput laut diharapkan dapat menjadi salah satu pakan alternatif untuk mengatasi masalah ketersediaan hijauan makanan bagi ternak. Tujuan Penelitian ini adalah untuk mencari level/konsentrasi terbaik aditif molases dalam menghasilkan silase rumput laut dilihat dari sifat fisik, kimia dan kandungan nilai nutrisinya. Materi yang digunakan terdiri dari rumput laut dari jenis Eucheuma cottonii dan aditif molases. Silase ini difermentasikan selama 6 minggu. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan, yaitu penambahan molases 0, 1, 3, dan 5%, dengan 4 ulangan. Data yang diperoleh dianalisa sidik ragam (Analysis of Variance) dan jika berbeda nyata dilanjutkan Uji Kontras Ortogonal (Steel and Torric, 1991). Peubah yang diukur adalah uji fisik, uji kimia serta kandungan nilai nutrisi. Uji Fisik meliputi tekstur, warna, bau, kontaminan, berat jenis, keambaan dan temperatur.Uji Kimia meliputi pH. Kandungan nilai nutrisi yang meliputi BK, PK, dan kandungan Ca. Hasil penelitian menunjukan bahwa silase rumput laut dengan penambahan molases 1, 3 dan 5% tidak memberikan pengaruh yang baik terhadap kualitas silase rumput laut dilihat dari sifat fisik, kimia dan mempertahankan kualitas nutrisi silase rumput laut.
Keyword: seaweed, silage, molasses, alternative feed

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