Judul: Penyebaran konsentrasi zat radioaktif dalam substrat dan struktur komunitas makrozoobentos di Perairan Muara Cisadane, Tangerang
Abstrak: Daerah perairan muara Cisadane merupakan wilayah pesisir tipe muara sungai diduga secara fungsional menerima tekanan beban ekologis yang besar akibat kegiatan industri yang berada di daerah aliran sungai Cisadane. Kegiatan industri yang berkaitan dengan logam berat baik dalam skala besar maupun kecil yang membuang sisa akhir industri yang tidak dapat diolah lagi ke badan sungai Cisadane pada akhimya menumpuk di daerah muara. Demikian pula dengan kegiatan pemanfaatan zat radioaktif untuk riset yang berada di PUSPIPTEK Serpong Tangerang secara tidak langsung juga mempengaruhi kualitas perairan daerah aliran sungai Cisadane. Untuk itu penulis mencoba I mengungkap penyebaran konsentrasi zat radioaktif dan pengaruh yang dapat ditimbulkannya terhadap struktur komunitas makrozoobentos di perairan muara Cisadane. Pemilihan makrozoobentos sebagai penduga tingkat perubahan kualitas perairan karena perubahan kualitas air sangat berpengaruh terhadap organisme makrozoobentos baik komposisi maupun besar populasinya. Selain itu makrozoobentos sering digunakan sebagai indikator pencemaran karena mobilitasnya rendah, memiliki tingkat kepekaan yang berbeda-beda terhadap jenis bahan pencemar, mudah ditangkap, diidentifikasi dan dianalisis. Parameter yang diukur meliputi kandungan zat radioaktif dan logam dalam substrat (tempat hidup makrozoobentos) dan parameter fisika-kimia perairan sebagai pembanding. Pengamatan dilakukan dua kali dengan memperhatikan musim yaitu musim kemarau pada tanggal 8 Agustus 1996 dan musim hujan pada tanggal 19 Desember.
Keyword: 

Judul: Sebaran Spasial Makrozoobentos dan Penggunaannya sebagai Bioindikator di Perairan Pesisir Tangerang, Banten
Abstrak: Pesisir merupakan wilayah yang banyak mengalami perubahan fisik maupun fungsinya akibat kegiatan antropogenik yang mengeluarkan bahan pencemar. Oleh sebab itu, Perlu adanya pendekatan untuk mengetahui tingkat pencemaran wilayah pesisir. Salah satu pendekatannya adalah metode fisika-kimia air dan metode biologi (makrozoobentos) sebagai bioindikator. Tujuan penelitian ini untuk menentukan struktur komunitas makrozoobentos secara spasial dan memprediksi status perairan perairan Pesisir Tangerang, Banten. Pengambilan sampel dilakukan di perairan Pesisir Tangerang, Banten pada Bulan April-Agustus 2013. Sample diambil dari 52 stasiun yang terbagi ke dalam 3 lokasi yaitu Kronjo (15 stasiun), Cituis (15 stasiun) dan Tanjung Pasir (22 stasiun). Sample diidentifikasi dengan menggunakan buku panduan standar identifikasi makrozoobentos dan World Register of Marine Species (WoRMS: http://www.marinespecies.org/index.php). Sample makrozoobentos teridentifikasi dianalisis sebarannya dengan analisis similaritas Bray-curtis dan Canonical Correspondence Analysis (CCA), sedangkan status perairan dianalisis dengan metode fisika-kimia air (indeks STORET) dan metode biologi dengan makrozoobentos sebagai bioindikator dengan AZTI Marine Biotic Index (AMBI). Fauna makrozoobentos ditemukan sebanyak 5458 spesimen, tersebar ke dalam 74 species dan 15 kelas. Makrozoobentos polychaeta (25 spesies) ditemukan dengan jumlah spesies terbanyak yang didomiasi polychaeta deposit feeder (20 spesies), diikuti kelas bivalvia dan kelas lainnya. Kepadatan makrozoobentos tertinggi ditemukan di lokasi Tanjung Pasir (634 ind/m2), diikuti lokasi Kronjo (595 ind/m2) dan terendah ditemukan di lokasi Cituis (177 ind/m2). Kesimpulan penelitian ini adalah berdasarkan analisis sebaran spasial makroozoobentos Bray-Curtis lokasi Kronjo membentuk 4 kelompok, Cituis 3 kelompok dan Tanjung Pasir 5 kelompok, dan CCA menunjukan jenis Ophryotrocha puerilis, Clitellio arenarius dan Xantho pilipes yang bersifat kosmopolitan ditemukan di setiap zonasi pada lokasi berbeda. Adapun analisis status perairan lokasi Kronjo menunjukan nilai AMBI dan STORET terrendah dengan status tercemar sedang diikuti oleh lokasi Tanjung Pasir dengan status buruk dan lokasi Cituis ditemukan tingkat pencemaran tertinggi dengan status sangat buruk atau terganggu berat.
Keyword: macrozobentos, community structure, coastal Tangerang, AMBI

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