Judul: Aktivitas oksidasi amonium dan reduksi nitrat Pseudomanas stutzeri ASLT2 pada sumber karbon yang berbeda
Abstrak: Isolat ASLT2 merupakan bakteri pengoksidasi amonium yang diisolasi dari perairan tambak udang. Berdasarkan analisis molekuler 16S rRNA, isolat ini memiliki kemiripan sebesar 99 % dengan bakteri pereduksi nitrat P. stutzeri. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa isolat ASLT2 dapat mengoksidasi amonium pada kondisi autotrof dengan karbonat sebagai sumber karbon dan kondisi heterotrof dengan asetat, suksinat, glukosa, dan gliserol sebagai sumber C. Konsentrasi amonium menurun hinggá tujuh hari inkubasi pada semua perlakuan sumber C. Penurunan konsentrasi amonium yang terjadi disebabkan penggunaan amonium sebagai sumber nitrogen dan sumber energi melalui proses nitrifikasi. Isolat ini memiliki aktivitas oksidasi amonium paling tinggi pada medium dengan menggunakan suksinat sebagai sumber C. Isolat ASLT2 dapat mereduksi nitrat pada kondisi aerob dan anaerob dengan asetat, suksinat, glukosa dan gliserol sebagai sumber C. Aktivitas reduksi nitrat secara aerob paling tinggi terjadi pada medium dengan menggunakan glukosa sebagai sumber C dan secara anaerob aktivitas paling tinggi terjadi pada medium dengan menggunakan suksinat sebagai sumber C. Perbedaan aktivitas reduksi nitrat pada masing-masing perlakuan sumber C disebabkan oleh perbedaan banyaknya elektron yang dihasilkan dari proses oksidasi sumber C yang berbeda.
Keyword: 

Judul: Aktivitas bakteri pengoksidasi amonium isolat ASR1 dan ASR2 asal tambak udang pada sumber karbon dan salinitas yang berbeda
Abstrak: Proses oksidasi amonium atau nitrifikasi merupakan salah satu proses yang dapat digunakan dalam usaha perbaikan kualitas air tambak udang melalui pendekatan biokondisioner. Proses ini dapat dilakukan pada kondisi autotrof dan heterotrof. Kedua kondisi tersebut dibedakan berdasarkan substrat yang digunakan oleh bakteri sebagai sumber karbonnya. Habitat estuaria seperti tambak udang memiliki kondisi salinitas yang berfluktuasi, hal ini membuat aktivitas bakteri nitrifikasi dipengaruhi oleh tingkat salinitas. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa isolat ASR1 dan ASR2 dapat mengoksidasi amonium pada kondisi autotrof dengan karbonat sebagai sumber karbon dan pada kondisi heterotrof dengan glukosa, gliserol, asetat dan suksinat sebagai sumber karbon. Penurunan konsentrasi amonium yang terjadi disebabkan oleh penggunaan hasil senyawa oksidasi amonium sebagai sumber nitrogen dan sumber energi. Isolat ASR1 menunjukkan bahwa aktivitas oksidasi tertinggi adalah pada media dengan gliserol sebagai sumber karbon dengan persentase amonium yang dioksidasinya sebesar 83 %. Isolat ASR 2 menunjukkan bahwa aktivitas oksidasi amonium tertinggi adalah pada media dengan suksinat sebagai sumber karbon dengan persentase amonium yang dioksidasinya sebesar 98 %. Hasil pengamatan pada uji selanjutnya yaitu uji optimasi salinitas dengan salinitas 0, 5, 10, 15 dan 20 ppt yang menggunakan isolat ASR2 dengan suksinat sebagai sumber karbon memperlihatkan bahwa tingkat salinitas sebesar 20 ppt adalah yang tertinggi dalam tingkat salinitas uji untuk proses oksidasi amonium.
Keyword: 

Judul: Pengenalan wajah dengan partisi citra menggunakan VFI5 berbasis histogram
Abstrak: Research in face recognition is motivated not only by the fundamental challenges this recognition problem poses but also by numerous practical applications where human identification is needed. Face recognition, as one of the primary biometric technologies, became more important owing to rapid advances in technologies such as digital cameras, the Internet and mobile devices, and increased demands on security. Face recognition has several advantages over other biometric technologies: It is natural, non intrusive, and easy to use. There are two predominant approaches to the face recognition problem: geometric (feature based) and photometric (view based). A classification algorithm, called VFI5 (Voting Feature Intervals), is developed and applied to problem of face recognition with partition based on histogram. VFI5 represents a concept in the form of feature intervals on each feature dimension separately. Classification in the VFI5 algorithm is based on a real-valued voting. Each feature equally participates in the voting process and the class that receives the maximum amount of votes is declared to be the predicted class. The performance of the VFI5 classifier is evaluated empirically in terms of classification accuracy. Conclusion of this research indicates that VFI5 can be used for face recognition with high accuracy the level.
Keyword: