Judul: Aktivitas enzim nitrogenase dan oksidasi metan bakteri metanotrof asal sawah
Abstrak: Metan (CH4) merupakan salah satu gas rumah kaca utama yang dapat menyerap radiasi infra merah sehingga berkontribusi terhadap pemanasan global. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) menyatakan bahwa metan merupakan gas rumah kaca yang menempati urutan ketiga dalam hal pemanasan global setelah CO2. Proses oksidasi metan dilakukan oleh bakteri metannotrof pada kondisi aerobik yang terdapat pada lapisan permukaan sedimen sawah. Bakteri metonotrof memanfaatkan metan sebagai donor elektron untuk menghasilkan energi dan sebagai sumber karbonnya.
Keyword: 

Judul: Aktivitas Oksidasi Metan dan Akumulasi Ammonium serta Karakterisasi Gen nifH dan nifD Bakteri Metanotrof asal Sawah
Abstrak: Bakteri metanotrof merupakan bakteri yang mampu menggunakan metan sebagai sumber karbon dan energi untuk pertumbuhannya. Metan tersebut akan dioksidasi menjadi metanol atau dioksidasi lebih lanjut menjadi CO2. Enzim yang berperan dalam oksidasi metan adalah metan monooksigenase (MMO). Selain itu metanotrof tipe II dan tipe X diketahui mampu memfiksasi nitrogen menjadi ammonium, sehingga bakteri metanotrof pemfiksasi nitrogen tersebut juga berperan penting sebagai penyedia sumber nitrogen di lahan sawah. Fiksasi nitrogen dikatalisis oleh kompleks enzim nitrogenase. Enzim tersebut tersusun oleh protein Fe (dinitrogenase reduktase) yang disandikan oleh gen nifH dan protein FeMo (dinitrogenase) yang dikodekan oleh gen nifDK. Gen nifH dan nifD mempunyai sekuen yang conserved terutama gen nifH, sehingga menjadikannya alat molekuler yang ideal untuk mempelajari kemampuan fiksasi nitrogen, distribusi, maupun filogeni bakteri diazotrof. Tiga isolat metanotrof yaitu BGM1, BGM3, dan BGM 9 digunakan sebagai isolat uji untuk mempelajari aktivitas oksidasi metan dan akumulasi ammoniumnya. Aktivitas oksidasi metan dilakukan dengan menghitung konsentrasi gas metan yang ada di headspace menggunakan kromatografi gas setiap dua hari sekali. Sedangkan untuk menghitung konsentrasi ammonium yang terakumulasi di dalam media kultur digunakan spektofotometer pada panjang gelombang 640 nm. Ketiga isolat tersebut mampu mengoksidasi metan selama pertumbuhannya, dan oksidasi metan tertinggi adalah isolat BGM3 sebesar 376.79 μmol/mL/hari. Ketiga isolat tersebut juga mampu memfiksasi nitrogen yang ditunjukkan dengan peningkatan konsentrasi ammonium yang terakumulasi di dalam media. Laju akumulasi ammonium tertinggi pada isolat BGM1 sebesar 2.77 ± 0.75 μmol/mL/hari. Gen nifH dan nifD dari ketiga isolat tersebut dan enam isolat lain (SS1, SS3, SS10, ST18, SP3, dan INP4) kemudian dikarakterisasi. Analisis sekuen gen nifH menggunakan blastX menunjukkan bahwa isolat BGM3, BGM9, dan INP4 berkerabat dekat dengan nifH dari bakteri pemfiksasi nitrogen yang belum bisa dikulturkan, sedangkan isolat SS1, SS3, SS10, dan ST18 berkerabat dekat dengan nifH dari genus Beijerinckia yaitu B. mobilis dan B. indica subsp. indica ATCC 9039. Berdasarkan analisis sekuen gen nifD, isolat BGM3, BGM9, dan INP4 berkerabat dekat dengan nifD dari Xanthobacter autotrophicus Py2, sedangkan isolat SS1, SS3, SS10, dan ST18 berkerabat dekat dengan nifD dari B. indica subsp. indica ATCC 9039. Isolat BGM1, BGM3, dan BGM9 berpotensi untuk diaplikasikan di sawah sebagai pereduksi metan dan juga penyedia sumber nitrogen.
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