Judul: Pengaruh organic chelate-zeolit terhadap kaandungan logam berat merkuri (Hg) di tambak skala laboratorium
Abstrak: Pembangunan berbagai jenis industri yang kurang memperhatikan aspek pengelolaan lingkungan akan menimbulkan pencemaran terhadap lingkungan disekitamya. Salah satu contoh adalah masuknya limbah industri yang banyak mengandung logam berat ke perairan. Daerah tambak yang umumnya terdapat di wilayah pesisir pantai merupakan daerah yang rawan pencemaran logam berat. Salah satu unsur logam berat yang umum ditemukan adalah merkuri (Hg). Logam berat Hg mempunyai sifat dapat terakumulasi dalam tubuh hewan air, sehingga dapat membahayakan kesehatan manusia. Keracunan merkuri pertama kali terjadi di Teluk Minamata, Jepang, yang berakibat kelumpuhan total dan kematian. Untuk itu diperlukan suatu penelitian tentang penanganan logam berat Hg di tambak. Salah satu upaya yang diharapkan dapat menurunkan kandungan logam Hg adalah dengan memberikan organic chelate ke dalam air tambak. Organic chelate adalah senyawa organik yang dapat mengikat ion-ion logam. Jenis organic chelate yang digunakan adalah asam salisilat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh organic chelate-zeolit terhadap kandungan logam berat Hg dan waktu efektif penurunan kandungan logam berat Hg di tambak skala laboratorium. Penelitian ini dilakukan pada bulan April sampai September 1998, bertempat di Laboratorium Kaca Jurusan Budidaya Perairan dan ·analisa merkuri dilakukan di Laboratorium Kimia FTDC IPB. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan satu kontrol, tiga perlakuan dan satu blanko. Kontrol menggunakan zeolit 12 ppm tanpa asam salisilat, perlakuan 1 dengan perbandingan zeolit dan asam salisilat 1:5, perlakuan 2 dengan perbandingan 1:10 dan perlakuan 3 dengan perbandingan I:15 serta blanko tanpa zeolit dan asam salisilat. Masing­ masing perlakuan, kontrol dan blanko dilakukan 3 kali ulangan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh organic chelate-zeolit terhadap kaandungan logam berat merkuri (Hg) di tambak skala laboratorium
Abstrak: Pembangunan berbagai jenis industri yang kurang memperhatikan aspek pengelolaan lingkungan akan menimbulkan pencemaran terhadap lingkungan disekitarnya. Salah satu contoh adalah masuknya limbah industri yang banyak mengandung logam berat ke perairan. Daerah tambak yang umumnya terdapat di wilayah pesisir pantai merupakan daerah yang rawan pencemaran logam berat. Salah satu unsur logam berat yang umum ditemukan adalah merkuri (Hg). Logam berat Hg mempunyai sifat dapat terakumulasi dalam tubuh hewan air, sehingga dapat membahayakan kesehatan manusia. Keracunan merkuri pertama kali terjadi di Teluk Minamata, Jepang, yang berakibat kelumpuhan total dan kematian. Untuk itu diperlukan suatu penelitian tentang penanganan logam berat Hg di tambak. Salah satu upaya yang diharapkan dapat menurunkan kandungan logam Hg adalah dengan memberikan organic chelate ke dalam air tambak. Organic chelate adalah senyawa organik yang dapat mengikat ion-ion logam. Jenis organic chelate yang digunakan adalah asam salisilat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh organic chelate-zeolit terhadap kandungan logam berat Hg dan waktu efektif penurunan kandungan logam berat Hg di tambak skala laboratorium. Penelitian ini dilakukan pada bulan April sampai September 1998, bertempat di Laboratorium Kaca Jurusan Budidaya Perairan dan analisa merkuri dilakukan di Laboratorium Kimia FTDC IPB. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan satu kontrol, tiga perlakuan dan satu blanko. Kontrol menggunakan zeolit 12 ppm tanpa asam salisilat, perlakuan 1 dengan perbandingan zeolit dan asam salisilat 1:5, perlakuan 2 dengan perbandingan 1:10 dan perlakuan 3 dengan perbandingan 1:15 serta blanko tanpa zeolit dan asam salisilat. Masing- masing perlakuan, kontrol dan blanko dilakukan 3 kali ulangan. Wadah yang digunakan adalah akuarium berukuran 20x20x100 cm yang diisi dengan tanah tambak ±20 cm dan air laut sampai ketinggian 100 cm. Logam Hg dimasukan ke dalam masing-masing akuarium sebesar 30 ppm. Kemudian dimasukkan organic chelate dan zeolit. Pengambilan sampel dilakukan pada minggu ke-0, 1 dan 2. Kadar Hg dalam air laut dianalisa dengan MAS-50. Parameter kualitas air yang dianalisa adalah suhu air, pH, salinitas, kesadahan total dan alkalinitas total yang diukur pada minggu ke-0 dan minggu ke-2. PB Uni Hasil analisa keragaman menunjukkan bahwa perlakuan dengan pemberian berbagai konsentrasi asam salisilat sebagai organic chelate pada zeolit berpengaruh nyata terhadap kandungan logam berat Hg di tambak skala laboratorium. Hal ini diduga karena terjadi reaksi substitusi antara gugus hidrogen pada asam salisilat dengan ion-ion Hg di air, sehingga asam salisilat dapat mengikat dan menurunkan kandungan Hg di tambak skala laboratorium. Perlakuan yang menggunakan asam salisilat 180 ppm lebih efektif menurunkan kandungan Hg dibandingkan perlakuan yang lain. Dari hasil penelitian ini diperoleh fakta bahwa zeolit efektif bekerja dalam mengikat ion-ion logam merkuri dalam air laut, namun juga diperoleh fakta bahwa zeolit memerlukan waktu untuk dapat mengikat ion-ion logam merkuri tersebut. Waktu penurunan kandungan logam berat Hg yang efektif adalah dari minggu ke-1 sampai minggu ke-2. Hal ini dapat dilihat bahwa dari minggu ke-0 kandungan Hg meningkat, sedangkan dari minggu ke-1 sampai minggu ke-2 kandungan Hg menurun…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