Judul: Bacterial Metagenomics in the Biofilm of  Spent Nuclear Fuel Storage Pools: Implications for Biocorrosion
Abstrak: Penyimpanan Sementara Bahan Bakar Nuklir Bekas adalah instalasi untuk menyimpan bahan bakar nuklir bekas. Kolam penyimpanan bahan bakar nuklir harus bebas dari kontaminasi mikroorganisme penyebab korosi seperti Bakteri Pereduksi Sulfat (SRB, Sulfate Reducing Bacteria). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor fisika kimia dan kuantifikasi mikroorganisme air, serta menganalisis biofilm pada permukaan rak, dinding, dan lantai kolam. Identifikasi keanekaragaman bakteri biofilm dan jalur metabolisme dilakukan melalui Next Generation Sequencing (NGS) dengan fokus pada bakteri yang berpotensi menyebabkan korosi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas kimia air di kolam masih dalam batas yang sesuai dengan ketentuan Badan Tenaga Atom Internasional (IAEA, International Atomic Energy Agency), kecuali total bakteri. Jumlah bakteri secara umum paling tinggi ditemukan di lantai, begitu juga dengan kuantifikasi SRB melalui SRB kit. Berdasarkan identifikasi taksonomi, biofilm pada rak memiliki jumlah taksa yang paling banyak, dibandingkan dengan lantai dan dinding kolam. Komunitas bakteri pada rak pada tingkat filum didominasi oleh Proteobacteria, Firmicutes, dan Chloroflexi. Chloroflexi menyusun sebagian besar komunitas bakteri di lantai kolam, sedangkan pada dinding, Chloroflexi dan Proteobacteria mendominasi dengan seimbang. Analisis jalur metabolisme lebih lanjut mengkonfirmasi aktivitas Microbial Influenced Corrosion (MIC) dalam biofilm melalui keberadaan jalur yang berhubungan dengan MIC.
Keyword: Bahan Bakar Nuklir Bekas, Biofilm, Biokorosi, NGS

Judul: Karakterisasi Bakteri Nitrifikasi Kolam Ikan Air Tawar di Kabupaten Cirebon, Jawa Barat.
Abstrak: Penurunan kualitas lingkungan perairan kolam ikan akibat akumulasi nitrogen anorganik berpengaruh terhadap respon fisiologis dan respon pertumbuhan biota budidaya secara langsung dan tidak langsung. Pencemaran lingkungan tersebut dapat diatasi melalui teknologi bioremediasi. Bioremediasi adalah salah satu metode yang diaplikasikan dalam penanggulangan pencemaran lingkungan dengan melibatkan aktivitas metabolisme mikroba yang mampu menurunkan konsentrasi nitrogen anorganik yang toksik dalam air tanpa mengganggu kehidupan ikan selama periode budidaya, dengan cara mengkondisikan proses oksidasi amonium menjadi nitrit (nitritasi) dan oksidasi nitrit menjadi nitrat (nitratasi) yang semua proses tersebut disebut sebagai nitrifikasi. Terkait dengan kajian terhadap mekanisme proses nitrifikasi tersebut, maka perlu dilakukan uji aktivitas terhadap mikroba yang terlibat di dalamnya. Penelitian ini bertujuan melakukan karakterisasi bakteri nitrifikasi kolam ikan air tawar di Kabupaten Cirebon, Provinsi Jawa Barat. Kelimpahan kelompok bakteri nitritasi (AOB) lebih tinggi dibandingkan bakteri nitratasi (NOB). Karakterisasi kedua kelompok bakteri dilakukan pada 18 isolat yang merupakan bakteri Gram negatif. Hasil seleksi aktivitas penurunan konsentrasi amonium dan nitrit menunjukkan bahwa isolat CRB 106 (AOB) dan isolat CRB 202 (NOB) merupakan isolat yang paling mampu menurunkan konsentrasi amonium dan penurunan konsentrasi nitrit. Pengujian kinetika oksidasi nitrit pada isolat CRB 202 menghasilkan laju maksimum (Vmaks) dan nilai Km sebesar 0.071 mM.jam-1 dan 0.010 mM.
Keyword: bioremediasi, kolam ikan, nitratasi, nitritasi, nitrogen anorganik

Judul: Pengembangan Model Pengenalan Wajah pada Ruang Eigen dengan Jarak Euclid dengan 2DPCA
Abstrak: Face recognition is an issue that is based on object recognition. Objects identified with specific and measurable characteristics. In the process of face recognition methods quite a lot that can be used, one using the Euclidean distance function method. Euclid's method is the method by comparing the image of testing with the minimum distance to the image database training. Feature extraction techniques used in face recognition to find important features of the training image database that will be a reference. One is a technique introduced by Yang and Zhang in 2004 was 2DPCA (2 Dimensional Principal Component Analysis). Our experiments with used 2DPCA for feature extraction techniques at face recognition. The results achieved that the performance of the model with a percentage correct of 98.75%
Keyword: