Judul: Pola sebaran menegak konsentrasi Dc, Pb, Cu dan Zn terlarut di perairan Laut Banda
Abstrak: Secara alami unsur seperti kadmium (Cd), Timbal (Pb), Tembaga (Cu), Nikel (Ni), dan Seng (Zn) terdapat di air laut namun dalam konsentrasi yang sangat rendah yaitu < 0.5 ppb. Hal ini sangat terkait dengan sumber logam dan proses-proses yang menyertai logam tersebut di dalam kolam air laut.
Keyword: 

Judul: Pola sebaran menegak konsentrasi Cd, Pb, Cu dan Zn terlarut di perairan Laut Banda
Abstrak: Secara alami unsur seperti Kadmium (Cd), Timbal (Pb), Tembaga (Cu), Nikel (Ni) dan Seng (Zn) terdapat di air laut namun dalam konsentrasi yang sangat rendah yaitu < 0.5 ppb. Hal ini sangat terkait dengan sumber logam dan proses-proses yang menyertai logam tersebut di dalam kolom air laut. Unsur kelumit tersebut akan mengalami berbagai proses yang komplek dan karena sifat-sifatnya masing-masing unsur memiliki respon yang berbeda terhadap proses-proses yang bersifat fisik, kimia dan biologi. Penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan profil distribusi vertikal Cd, Pb, Cu dan Zn terlarut dan kaitannya dengan kondisi suhu, salinitas, dan nitrat di Perairan Laut Banda yang dapat menggambarkan proses-proses yang dialaminya dalam perairan laut. Penelitian dilaksanakan pada bulan juli 2005 di Perairan Laut Banda melalui Program INSTANT (International Nusantara Stratification ANd Transport). Analisis nutrien (nitrat) dilakukan pada bulan Juli 2005 dan analisa logam berat dilakukan pada bulan mei 2006. Analisis contoh dilakukan di Laboratorium Oseanografi Kimia, Laboratorium Produktivitas dan Lingkungan Perairan serta Laboratorium Terpadu Analisis Kimia. Pengambilan contoh air dilakukan pada tiga stasiun yaitu stasiun 27, stasiun 28, dan stasiun 29. Secara garis besar profil unsur kelumit di Perairan Laut Banda dikelompokkan menjadi dua tipe yaitu tipe nutrien dan tipe konsentrasi tinggi di permukaan dan rendah seiring bertambahnya kedalaman. Untuk tipe nutrien terlihat jelas pada logam Cd, Cu, dan Zn. Sedangankan tipe konsentrasi tinggi di permukaan dan rendah berdasarkan strata kedalaman dapat dilihat pada logam Pb. Nilai konsentrasi logam Pb pada ketiga stasiun mengalami perubahan dari lapisan tercampur, termoklin, hingga lapisan dalam dengan konsentrasi Pb berturut-turut adalah: 0,0025-0,0113 ppm, 0,0012-0,0027 ppm dan 0,0006-0,0016 ppm. Terjadi pemanfaatan Cd, Cu, dan Zn di lapisan tercampur yang menyebabkan konsentrasi ketiga logam umumnya rendah. Nilai konsentrasi ketiga logam tersebut pada lapisan tercampur adalah: 0,0006-0,0032 ppm, 0,0018-0,0105 ppm, dan 0,0017-0,0116 ppm. Sedangkan pada lapisan termoklin terjadi regenerasi logam yang berasal dari bahan partikel dan pada jaringan organisme laut sehingga konsentrasi ketiga logam cenderung meningkat. Nilai konsentrasi dari ketiga logam pada lapisan termoklin adalah: 0,0016-0,0038 ppm, 0,0042-0,0164 ppm, dan0,0127- 0,0239 ppm. Pada lapisan dalam, pemanfaatan ketiga logam untuk aktivitas metabolisme organisme laut rendah dan diduga terjadi proses scavenging. Hal ini yang menyebabkan nilai konsentrasi ketiga logam cenderung meningkat dengan konsentrasi berturut-turut: 0,0027-0,0036 ppm, 0,0051-0,0165 ppm, dan 0,0189-0,0250 ppm.
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