Judul: Contamination Heavy Metal (Hg, Cd, Pb, Cu) in the  Gills and Flesh of Mullet Fish (Planiliza subviridis) in the Waters of Cilincing  Beach, Jakarta Bay.
Abstrak: Perairan pesisir Teluk Jakarta terus menerima masukan limbah dari aktivitas antropogenik termasuk peningkatan konsentrasi logam berat yang menyebabkan penumpukan pada biota perairan seperti ikan belanak (Planiliza subviridis) yang hidup di perairan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kandungan logam berat Hg, Cd, Pb, dan Cu (dalam insang, daging, dan perairan), histopatologi, dan batas aman konsumsi ikan belanak. Pengambilan sampel ikan belanak di perairan Pantai Cilincing ini dilakukan selama enam bulan, yakni Februari hingga Juli 2023. Analisis kandungan logam berat dilakukan dengan metode Spektrofotometer Serapan Atom (AAS). Konsentrasi logam berat pada insang dan daging ikan belanak berkisar 0,005 ppm - 0,01 ppm dan 0,0025 ppm - 0,01 ppm (Hg); 0,19 ppm - 0,25 ppm dan 0,07 ppm - 0,25 ppm (Cd); 0,75 ppm - 1,66 ppm, dan 0,35 ppm - 1,45 ppm (Pb); 0,62 ppm - 2,195 ppm dan 0,12 ppm - 1,62 ppm (Cu). Kandungan logam berat Hg dan Cd dalam air (0,0002 ppm - 0,0027 ppm dan 0,0002 ppm - 0,0063 ppm) melebihi baku mutu yang ditentukan. Kandungan logam Pb dan Cu dalam air (kisaran 0,0014 ppm - 0,0370 ppm dan 0,0007 ppm - 0,0177 ppm) melebihi baku mutu yang ditentukan. Analisis histopatologi menunjukkan hiperplasia, infiltrasi sel radang, dan hemoragi sel basal pada insang, sedangkan infiltrasi sel radang ditemukan pada daging. Ikan belanak yang ditangkap di Perairan Pantai Cilincing, Teluk Jakarta aman dikonsumsi apabila tidak melebihi batas aman konsumsi mingguan.
Keyword: heavy metals, histopathology, Jakarta Bay, safe limits

Judul: Kandungan Logam Berat (Pb, Hg, Cu, Cd) pada Daging Ikan Belanak (Planiliza subviridis) di Perairan Pantai Cengkok, Teluk Banten
Abstrak: Kandungan logam berat pada daging ikan belanak (Planiliza subviridis) di perairan Pantai Cengkok dan sekitarnya sangat berpotensi disebabkan oleh kegiatan antropogenik. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kandungan logam berat (Pb, Hg, Cu, Cd) pada ikan belanak di perairan Pantai Cengkok dan sekitarnya di kawasan Teluk Banten. Sampel ikan belanak diambil selama enam bulan mulai dari Maret hingga Agustus 2019. Destruksi basah sampel menggunakan metode Nitric Acid-Perchloric Acid Digestion serta analisis logam berat menggunakan instrument Spektrofotometri Serapan Atom (SSA). Hasil pengukuran kandungan logam berat Pb, Hg, Cu dan Cd pada ikan belanak masih dibawah baku mutu yang ditetapkan. Hasil ANOVA menunjukkan terdapat perbedaan kandungan logam berat selama bulan pengamatan dan tidak terdapat perbedaan kandungan logam berat ikan belanak ukuran besar dan kecil. Bioakumulasi ikan belanak terjadi pada logam berat Pb dan Cd serta, biokonsentrasi logam berat tergolong akumulasi rendah untuk semua jenis logam. Batas aman konsumsi daging ikan belanak untuk anak-anak adalah 0,44 kg daging/ minggu dan untuk dewasa adalah 1,45 kg daging/ minggu.
Keyword: Akumulasi, logam berat, Planiliza subviridis, Teluk Banten

Judul: Graphology Analysis Based on Letter a and t Using Perceptron.
Abstrak: Graphology or handwriting analysis is a method of identifying, analyzing, evaluating, and understanding personality through the strokes and patterns revealed by handwriting. A person who can analyze handwriting is called a graphologist. A graphologists can be subjective in their assesments different graphologist can have different analysis of the same handwriting. Therefore, a computer technology may help to minimize the subjectivity. This research used perceptron to analyze personality based on handwriting. Perceptron is one method of neural network. This research analyze two letters to letter a and t image. Letter a are represented by 135 images, consisting of 81 images as training data and 54 images as testing data. There are 150 images used for t images, consisting of 90 images as training data and 60 images as testing data.There are 5 experiments consisting of 2 experiments for letter a and 3 experiments for letter t. The result is the character of each class letter a and t where each parameters there are 3 classes. The accuracy of letter t and letter a was 55% and 88.89% respectively.
Keyword: