Judul: Kandungan Logam Berat Cu, Zn, dan Pb Dalam Air, Ikan Nila (Oreochromis Niloticus) dan Ikan Mas (Cyprinus Carpio) dalam Keramba Jaring Apung, Waduk Saguling
Abstrak: Waduk Saguling merupakan salah satu lingkungan perairan yang sangat mungkin tercemar oleh logam berat. Proses perpindahan logam berat dari air ke dalam tubuh ikan sangat mungkin terjadi, yang pada akhirnya akan berdampak buruk bagi ikan tersebut dan manusia yang mengkonsumsinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan logam berat Pb, Cu, dan Zn dalam air, dalam tubuh ikan nila, dan ikan mas yang dibudidayakan dalam keramba jaring apung di Waduk Saguling. Selain itu juga mengeta hui kisaran nilai dari parameter suhu, pH, alkalinitas, dan oksigen terlarut pada bulan Juni dan Juli. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juni-Juli 2005. Penentuan stasiun pengambilan contoh didasarkan atas daerah masukan air (inlet), keberadaan lokasi jaring apung, dan daerah outlet. Kandungan logam berat yang terukur dilakukan secara deskriptif, yaitu dengan membandingkan data yang diperoleh dengan literatur penunjang. Hasil penelitian menunjukan bahwa secara umum kandungan logam Cu dan Zn di perairan Waduk Saguling pada bulan Juni berada di atas baku mutu air tawar sedangkan logam Pb pada bulan Juni dan Juli masih berada di bawah baku mutu air tawar menurut PP. RI No. 82 tahun 2001. Keberadaan logam berat di perairan sangat dipengaruhi kondisi alam yang terjadi, yaitu hujan lebih sering terjadi pada bulan Juni. Kandungan logam Cu dan Zn pada ikan nila dan ikan mas cenderung berada di bawah nilai maksimum yang diperbolehkan. Sedangkan kandungan logam Pb pada ikan nila dan mas berada di atas nilai maksimum yang diperbolehkan (SK Dirjen POM No. 037/25/B/SKVII/1989). Nilai parameter suhu, pH, alkalinitas, dan DO pada kedalaman tertentu masih berada dalam kisaran nilai yang dianjurkan untuk kegiatan budidaya menurut literatur yang ada, kecuali pada stasiun 2. Kandungan oksigen terlarut di stasiun 2 pada kedalaman 4 meter sudah tidak layak untuk keberlangsungan budidaya ikan. Kondisi perairan yang sudah tercemar oleh logam berat telah mengakibatkan ikan-ikan yang dibudidaya mengandung logam berat dalam tubuhnya. Apabila ikan tersebut dikonsumsi oleh manusia, akan terjadi perpindahan logam berat dari tubuh ikan ke dalam tubuh manusia yang mengkonsumsinya.
Keyword: 

Judul: Analisis Kandungan Logam Berat Seng (Zn) dan Tembaga (Cu) pada Ikan Nila dan Perairan Waduk Cirata Purwakarta, Jawa Barat
Abstrak: Polusi logam berat dapat menyebabkan kandungan logam Hg, Cr, Pb, Cd, Cu, Zn, Ni, dan lain-lain pada sistem air meningkat dan terakumulasi hingga pada konsentrasi yang beracun (Guven et al.. 1999). Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Febuari-April 2013 di Waduk Cirata, Jawa Barat. Pengambilan sampel ini berupa air, daging dan organ hati ikan nila. Metode pengukuran logam berat dilakukan menggunakan AAS (Atomic Absorption Spectrophotometer). Analisis kandungan logam berat dilakukan secara deskriptif, analisis gugus,dan analisis statistika yaitu rancangan acak kelompok (RAK).Berdasarkan analisa statistik yang dilakukan diperoleh hasil bahwa tidak ada perbedaan kadar Cu dan kadar Zn yang nyata pada tiap stasiunnya (p > 0,05). Perbedaan kadar Cu dan kadar Zn yang nyata didapatkan pada tiap kedalamannya (p < 0,05). Secara keseluruhan kandungan logam berat Cu dan Zn pada ikan belum melebihi baku mutu. Nilai rata-rata dari parameter kualitas air seperti suhu, pH, DO di perairan Waduk Cirata masih di bawah ambang baku mutu.Pada hasil analisis gugus (dendrogram) terlihat bahwa kelompok Imemiliki nilai kesamaannya 97,73%. Kelompok II memiliki nilai kesamaan 69,98% sedangkan kelompok III memiliki nilai kesamaannya adalah 53,75 %.
Keyword: Air, Ikan Nila, logam berat Cu dan Zn

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