Judul: Toksisitas Merkuri (Hg) Terhadap Tingkat Kelangsungan Hidup, Pertumbuhan, Gambaran Darah dan Kerusakan Organ pada Ikan Nila Oreochromis niloticus.
Abstrak: Masalah pencemaran lingkungan terutama masalah pencemaran air mendapat perhatian yang besar dari pemerintah, karena air merupakan salah satu unsur penting bagi makhluk hidup dan kehidupan. Sejalan dengan meningkatnya industrialisasi, konsentrasi unsur logam berat di dalam perairan juga meningkat, sehingga memungkinkan tercapainya tingkat konsentrasi toksik bagi kehidupan akuatik. Salah satu logam berat yang terus meningkat konsentrasinya adalah Merkuri. Merkuri masuk ke dalam jaringan tubuh makhluk hidup melalui beberapa jalan, yaitu saluran pernapasan, pencernaan dan penetrasi melalui kulit. Merkuri yang masuk dalam tubuh organisme air tidak dapat dicerna, dan merkuri dapat larut dalam lemak. Logam yang larut dalam lemak mampu untuk melakukan penetrasi pada membran sel, sehingga akhirnya ion-ion logam merkuri akan menumpuk (terakumulasi) di dalam sel dan organ-organ lain. Akumulasi terbesar terdapat pada hati dan ginjal. Salah satu jenis hewan yang direkomendasikan oleh EPA (Environmental Protection Agency) sebagai hewan uji adalah Oreochromis niloticus, karena ikan tersebut memenuhi persyaratan yaitu penyebarannya cukup luas, banyak dibudidayakan, mempunyai kemampuan yang tinggi dalam mentolerir lingkungan yang buruk dan mudah dipelihara di laboratorium. Dalam kondisi normal, ikan berinteraksi dengan lingkungannya. Aspek yang sangat penting akibat dari adanya perubahan lingkungan yaitu melalui gambaran darah dan pengamatan jaringan dari insang, hati dan ginjal yang terganggu karena kedua indikator tersebut menggambarkan suatu perubahan sejalan dengan perubahan yang terjadi pada sistem lingkungan. Ikan nila Oreochromis niloticus yang diperiksa berjumlah 12 ekor sesuai dengan banyaknya perlakuan dan ulangan. Setiap ikan diukur dan dicatat panjang dan bobotnya serta diambil darahnya dibawah tulang vertebrae. Setelah itu ikan diambil organ insang, hati dan ginjal untuk dibuat preparat histologi. Data tingkat kelangsungan hidup, pertumbuhan dan gambaran darah dianalisis dengan metode RAL kemudian di uji lanjut dengan menggunakan uji Duncan. Sedangkan pada hasil kerusakan jaringan dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat konsentrasi merkuri, maka semakin rendah tingkat kelangsungan hidup dan pertumbuhan. Merkuri berpengaruh terhadap struktur mikroanatomi insang, hati dan ginjal serta gambaran darah ikan nila (Oreochromis niloticus). Insang ikan nila mengalami hipertropi, hiperplasia, hemoragi, tengaliaktasis, deskuamasi dan edema. Sedangkan pada hati dan ginjal ikan nila terjadi kongesti hingga nekrosis. Hipertropi dan hiperplasia merupakan jenis kerusakan akibat bertambahnya ukuran dan komponen dalam jaringan atau sel. Hemoragi, kongesti, tengaliektasis dan edema merupakan gangguan akibat terganggunya sirkulasi darah. Nekrosis merupakan kelainan akibat adanya gangguan pada metabolisme tubuh, sedangkan deskuamasi dan edema merupakan hancurnya bentuk – bentuk lamella insang akibat dari renggangnya jaringan epitel sehingga tidak berbentuk lagi. Kerusakan jaringan ini, termasuk dalam tingkatan ringan sampai sedang. Adanya paparan Hg pada media tempat hidup ikan mengakibatkan terjadinya anemia pada ikan sehingga nilai hematokrit, hemoglobin dan eritrosit pada masing-masing perlakuan cenderung menurun. Namun, jumlah sel darah putih cenderung meningkat. Meningkatnya sel darah putih tersebut dikarenakan ikan nila meningkatkan respon imun dan ikan dapat mempertahankan diri terhadap pengaruh paparan Hg.
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih Nila Merah (Oreochromis sp.) yang diinfeksi bakteri berpendar (Vibrio sp.) dengan konsentrasi perendaman 10 pangkat 2, 10 pangkat 4 dan 10 pangkat 6 cfu/ml yang dipelihara pada media bersalinitas 15 persen
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi perendaman bakteri berpendar (Vibrio sp.) yang berbeda terhadap pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih nila merah (Oreochromis sp.) yang dipelihara pada media bersalinitas 15°/00: Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus sampai bulan Oktober 1995 di Laboratorium Kesehatan Ikan, Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor. Ikan uji yang digunakan adalah benih ikan nila merah berukuran 5-8 cm yang dipelihara pada media bersalinitas 150/00 dalam wadah akuarium berukuran 30x40x50 cm³ dengan volume 40 liter air yang terisi 30 ekor ikan. Pakan diberikan dalam bentuk remah (crumble) sebanyak 3% dari bobot tubuh dengan tiga kali waktu pemberian yaitu pukul 07.00, 13.00, dan 17.00 WIB. Perlakuan yang diberikan adalah perbedaan konsentrasi perendaman bakteri berpendar (Vibrio sp.) yakni 102, 104 6 dan 10 cfu/ml dengan tiga ulangan pada masing-masing perlakuan. Sampling dilakukan setiap lima hari selama 45 hari pemeliharaan untuk mengetahui jumlah populasi dan bobot tubuh ikan uji. Reisolasi dan identifikasi bakteri dilakukan pada semua ikan uji yang mati. Pengukuran kualitas air dilakukan pada awal, tengah dan akhir peme- liharaan. Parameter kualitas air yang diukur adalah suhu, salinitas, pH, oksigen terlarut, alkalinitas ammonia (NH3-N), dan Nitrit (NO2-N). Kelainan klinis yang terlihat adalah penurunan nafsu makan, terjadinya luka yang mengeluarkan nanah berwarna kuning kemerahan (abses), kerusakan sirip, terjadi pem- bengkakan pada perut (perut kembung), terjadi perubahan tingkah laku seperti berenang di dasar dan berenang berpu- tar-putar. Kelainan ini hanya terjadi pada 5-15% populasi ikan dalam media uji yang terjadi pada awal pemeliharaan pada semua perlakuan. Sedangkan kelainan klinis pada organ dalam yaitu terjadinya pembengkakan, kerusakan dan kehancuran pada organ ginjal, hati, empedu, dan saluran pencernaan ditemukan pada semua ikan uji yang mati sampai pada akhir pemeliharaan…dst
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