Judul: Komunitas makrozoobenthos yang dikaitkan dengan tingkat pencemaran di Pantai Marina Ancol, Jakarta Utara
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di- Pantai Marina Ancol Jakarta Utara . Pengambilan sampel dilakukan pada bula. September 2005, Oktober 2005 dan April 2006. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkqi komunitas . makrozoobenthos yang dihubungkan dengan kualitas perairan di pantai Marina Ancol.
Keyword: 

Judul: Struktur komunitas Makrozobenthos di perairan teluk Jakarta dan teluk Banten
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur komunitas makrozoobenthos dan melihat hubungannya dengan kondisi perairan serta membandingkan tampilan struktur komunitas makrozoobenthos antara perairan Teluk Jakarta dan Teluk Banten yang diduga tingkat pencemaran perairannya berbeda. Pene1itian ini dilaksanakan pada bulan Juli sampai November 2000 di perairan Teluk Jakarta dan Teluk Banten. Pengambilan contoh air dan makrozoobenthos dilakukan pada bulan Juli, September dan November 2000 pada tiga stasiun pengamatan di kedua lokasi tersebut berselisih waktu satu minggu. Pengamatan kualitas air dan makrozoobenthos dilakukan secara in situ dan ex situ. Analisis ex situ untuk contoh air dilakukan di Laboratorium Polution Control Biotrop dan Laboratorium Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Industri Basil Pertanian (BBPPIHP) Bogor, dan identifikasi makrozoobenthos dilakukan di Laboratorium Manajemen Sumberdaya Perairan FPIK-IPB. Analisis substrat dilakukan di Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat Bogor. Komposisi jenis makrozoobenthos di perairan Bojonegara, Teluk Banten, terdiri atas lima kelas yaitu Gastropoda, Pelecypoda, Scapopoda, Echinodermata dan Polychaeta, sedangkan di perairan Muara Kamal, Teluk Jakarta, juga terdiri atas lima kelas dengan kelas-kelas yang agak berbeda yaitu Gastropoda, Pelecypoda, Scapopoda, Polychaeta, dan Crustacea. Perairan Bojonegara, Teluk Banten, mempunyai jumlah taksa makrozoobenthos lebih banyak, komposisi lebih tinggi, kepadatan lebih rendah, indeks keapekaragaman lebih tinggi, indeks keseragaman lebih tinggi, dan indeks dominansi lebih rendah bila dibandingkan dengan perairan Muara Kamal, Teluk Jakarta. Basil perhitungan indeks keanekaragaman, keseragaman, dan dominansi serta jenis dan kepadatan makrozoobenthos yang diuji dengan menggunakan statistik nonparametrik The Mann-Whitney V-test di kedua perairan yaitu Bojonegara, Teluk Banten dan Muara Kamal, Teluk Jakarta, menunjukkan bahwa secara umum jenis makrozoobenthos hampir sarna di kedua.perairantersebut{I'.<.0,0:;),...
Keyword: 

Judul: Spline Regression to Estimate Curve of Strontium Titanate XRD Data
Abstrak: Caracterization of ferroelectric material using X-Ray Diffraction tools (XRD) resulted in 2θ degree and intensity of diffraction data. The result of XRD caracterization showed that the relationship between 2θ degree and diffraction instensity formed spectrum pattern; fluctuation of diffraction intensity value along with the increasing of 2θ degree. The high fluctuation of diffraction intensity value affected the inconsistency of mean and variance value. Thus the model used to estimate curve shape could not be analysed by parametric method which is strict with assumptions. Spline regression is a polinomial model with segmented character that has high flexibility to generate regression curve estimation through data fitting method. This research used the truncated spline regression model to estimate regression curve of strontium titanate (SrTiO3) and SrTiO3 doping with 2 % of RuO2 (SrTiO3 + RuO2) XRD data. The best truncated spline regresion model to estimate regression curve of SrTiO3 was the model with 42 knots. This model has the smallest Akaike’s Information Criterion (AIC) value and the biggest R2, that is 13403.33 and 0.6503 respectively. Meanwhile, the best truncated spline regresion model to estimate regression curve of SrTiO3 + RuO2 was the model with 37 knots. This model has the AIC value of 13953.68 and R2 of 0.6302., Strontium Titanate (SrTiO3) memiliki sifat fisika, kimia dan optik yang unggul. Material SrTiO3 banyak digunakan sebagai bahan termoelektrik, terutama pada suhu tinggi. Beberapa jenis aplikasi yang menerapkan material SrTiO3 adalah kapasitor, perangkat microwave, fotokatalis dan bahan keramik fungsional elektronik lainnya. Material SrTiO3 sangat potensial ditumbuhkan menjadi lapisan tipis (thin film) SrTiO3. Lapisan tipis SrTiO3 dianggap penting karena dibuat melalui proses pengolahan berbiaya rendah dan penggunaan bahan yang minimal namun tetap dapat memenuhi persyaratan yang dibutuhkan sebagai komponen elektronik. Lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3 yang didoping Rutenium Oksida (RuO2) 2% (SrTiO3+RuO2) telah berhasil ditumbuhkan oleh Departemen Fisika, Institut Pertanian Bogor untuk pembuatan sensor cahaya berkepekaan tinggi berbasis film tipis SrTiO3. Sampel lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3+RuO2 kemudian dikarakterisasi menggunakan peralatan X-Ray Diffraction (XRD). Karakterisasi lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3+RuO2 menggunakan peralatan XRD memberikan data sudut difraksi (2θ) dan intensitas difraksi. Tiap puncak yang muncul pada pola XRD mewakili satu bidang kristal yang mewakili orientasi tertentu. Hasil karakterisasi lapisan tipis SrTiO3 dan SrTiO3+RuO2 dengan menggunakan peralatan XRD menunjukan bahwa hubungan antara sudut dan intensitas difraksi membentuk pola spektrum. Hal ini dapat dilihat dari fluktuasi nilai intensitas difraksi seiring dengan bertambahnya sudut difraksi. Fluktuasi nilai intensitas difraksi yang besar dapat mengakibatkan nilai rata-rata dan ragam tidak konstan sehingga pemodelan untuk menduga bentuk kurva tidak dapat diselesaikan dengan metode parametrik yang ketat dengan asumsi. Oleh karena itu, perlu dibentuk model untuk menduga bentuk kurva melalui pendekatan nonparametrik. Salah satu model dengan pendekatan nonparametrik yang sering digunakan untuk menduga bentuk kurva adalah regresi spline. Regresi spline digunakan untuk mendapatkan dugaan kurva regresi melalui metode pengepasan data. Metode ini merupakan model polinomial dengan sifat tersegmen yang memberikan fleksibilitas tinggi. Sifat tersebut memungkinkan model regresi spline dapat disesuaikan dengan karakteristik lokal data. Keunggulan model dengan pendekatan spline adalah model yang dibentuk dapat mempertimbangkan pola data yang naik atau turun tajam dengan bantuan titik knot,
Keyword: knot, spline regression, strontium titanate, x-ray diffraction