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: Struktur Komunitas dan Aktivitas Bakteri Nitrifikasi, Denitrifikasi, dan Nitrat Amonifikasi di Tambak Udang Sistem Intensif
Abstrak: Udang merupakan salah satu komoditas unggulan perikanan budidaya di Indonesia. Tambak udang sebagai suatu ekosistem memiliki senyawa nitrogen anorganik utama yang dapat terlarut dalam air, yaitu amonia (NH3), nitrat (NO3-), dan nitrit (NO2-). Permasalahan yang sering terjadi dalam pengelolaan tambak udang yaitu penurunan kualitas air dan sedimen yang disebabkan oleh akumulasi nitrogen anorganik. Kandungan nitrogen anorganik yang tinggi di ekosistem tambak menimbulkan dampak negatif. Senyawa amonia (NH3) dan nitrit (NO2-) dapat menyebabkan keseimbangan ekologi mikrob di dalam tambak terganggu. Upaya pelestarian ekosistem tambak terhadap hal tersebut dapat dilakukan melalui pengendalian mikroba beserta aktivitasnya dalam proses transformasi senyawa nitrogen anorganik. Penelitian ini bertujuan mengkaji struktur komunitas bakteri berdasarkan gen 16S rRNA dan gen fungsional melalui pendekatan metagenomik serta mengkaji aktivitas bakteri nitrifikasi, denitrifikasi, dan nitrat amonifikasi dalam mentransformasi senyawa nitrogen anorganik. Sampel air dan sedimen diambil dari kolam tambak udang sistem intensif milik Balai Layanan Usaha Produksi Perikanan Budidaya (BLUPPB). Pengambilan sampel air dan sedimen dilakukan pada 2 jenis kolam yang berbeda perlakuan yaitu kolam dengan probiotik terpilih dan kolam dengan probiotik komersial (QuickPro dan Boster Biolacto). Pengambilan sampel air dilakukan pada saat umur pemeliharaan udang 0 hari, 15 hari, 30 hari, 45 hari, 60 hari, 75 hari, dan 90 hari. Di sisi lain, pengambilan sampel sedimen juga dilakukan pada saat umur pemeliharaan udang 0 hari, 30 hari, 60 hari, dan 90 hari. Parameter kualitas air dan sedimen meliputi senyawa nitrogen anorganik dianalisis sesuai prosedur APHA. Analisis kelimpahan bakteri nitrifikasi, denitrifikasi, dan nitrat amonifikasi dilakukan menggunakan metode MPN. Isolasi bakteri dilakukan dari medium uji MPN yang positif. Isolat bakteri murni yang diperoleh dikarakterisasi morfologi koloni dan morfologi sel dengan pewarnaan Gram. Isolat murni diuji aktivitas oksidasi amonia dan reduksi nitrat. Isolat dengan aktivitas oksidasi amonia dan reduksi nitrat tertinggi dipilih untuk dianalisis kinetika aktivitas, diamati pola pertumbuhannya, dan diidentifikasi secara molekuler berdasarkan gen 16S rRNA. Di sisi lain, pendekatan NGS dilakukan untuk mengestimasi struktur komunitas mikroba berdasarkan gen 16S rRNA dan gen fungsional. Analisis kelimpahan gen 16S rRNA dan gen fungsional bakteri nitrifikasi, denitrifikasi, dan nitrat amonifikasi juga dilakukan dengan metode qPCR. Hasil analisis kelimpahan gen bakteri 16S rRNA dengan qPCR menunjukkan bahwa kelimpahan gen bakteri 16S rRNA dan nrfA untuk bakteri nitrat amonifikasi pada kolam probiotik terpilih signifikan lebih tinggi daripada kolam probiotik komersial selama masa pemeliharaan udang. Kelimpahan bakteri gen 16S rRNA pada kolam probiotik terpilih berkisar dari 2,11 ± 0,14 × 108 hingga 2,70 ± 0.38 × 108 salinan g sedimen-1, sedangkan pada kolam probiotik komersial dari 1,38 ± 0.26 × 108 hingga 1,87 ± 0.19 × 108 salinan g sedimen-1. Kelimpahan gen bakteri nitrat amonifikasi (nrfA) pada kolam probiotik terpilih berkisar antara 1,87 ± 0.17 × 105 hingga 2,51 ± 0.15 × 105 salinan gen sedimen-1, sedangkan pada kolam probiotik komersial dari 1,63 ± 0.14 × 105 hingga 2,12 ± 0.21 × 105 salinan gen sedimen-1. Struktur komunitas bakteri berdasarkan gen 16S rRNA pada sedimen tambak menunjukkan bahwa Proteobacteria merupakan filum yang paling melimpah di semua sampel dan menyumbang hingga persentase 33-43%, diikuti oleh Bacteroidetes (8,6-17,5%), Firmicutes (6,1-12,6%), dan Chloroflexi (6,1-12,1%). Secara umum, kelimpahan relatif dari filum Proteobacteria dan
Keyword: denitrification, NGS, nitrate-ammonification, nitrification, qPCR

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: