Judul: Konsentrasi Limbah Klorin (Cl2) Di Perairan Laut Laba Banten Dari Kegiatan Proses Pendingin Generator Listrik.
Abstrak: Pencemaran perairan oleh zat-zat kimia sering menimbulkan berbagai permasalahan di lingkungan khususnya organism hidup di air. Salah satu bahan kimianya adalah klorin yang digunakan sebagai desinfektan dan dibuang ke perairan dari kegiatan pendinginan generator listrik. Senyawa ini sangat beracun terhadap kerang-kerangan dan biota air lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui konsentrasi klorin di perairan Laut Laba dari kegiatan proses pendinginan generator listrik. Metode yang digunakan adalah metode Ortholidine Aresnite Test(OTA Test) reagennya berupa bahan Analytical Grade Ortholidine yang dilarutkan dalam 10% asam hipoklorit. Sampel dimasukkan ke dalam Erlenmeyer lalu tambahkan cairan otolidin kemudian homogenkan dengan memutarkan Erlenmeyer hingga berubah warna, selanjutnya sandingkan dengan warna indikator. Hasil pengamatan klorin menunjukkan bahwa terjadi penurunan dari sumber buangan kearah laut sehingga tidak ditemukan klorin di perairan laut. Pembuangan limbah yang mengandung klorin ke perairan berpotensi mencemari perairan dan ekosistem yang ada didalamnya. Konsentrasi klorin di Perairan Laut Laba berkisar antara 0,05- 0,4 mg/l. Konsentrasi tersebut berada dibawah baku mutu yang telah ditetapkan oleh Kementerian Lingkungan Hidup Tentang Baku Mutu Limbah Cair Bagi Kegiatan Industri sebesar 1 mg/l. Hal ini menunjukkan bahwa limbah tidak berpengaruh pada lingkungan. Kondisi ini masih baik karena limbah klorin yang dapat membahayakan kehidupan biota tidak ditemukan di perairan Laut Laba.
Keyword: pencemaran, konsentrasi, limbah klorin, baku mutu

Judul: Erapan nitrat dalam air limbah industri menggunakan fraksi Klainano dan Klai dari Tuv Volkan Gunung Salak
Abstrak: Industri tahu dan tempe menghasilkan limbah cair yang mengandung berbagai jenis pencemar perairan, salah satu diantaranya adalah nitrat (NO3). Selain fosfat, kehadiran nitrat di perairan dapat menimbulkan eutrofikasi. Dalam proses pengolahan air limbah, pemanfaatan material klainano alami sebagai flokulan polutan lebih efektif, murah dan ramah lingkungan daripada bahan kimia sintetik (Yuan dan Wu, 2007). Indonesia kaya tanah berbahan induk tuf volkan yang banyak mengandung material klainano (berukuran 200 nm) alami, yaitu Alofan dan Imogolit yang memiliki sifat muatan bergantung-pH (Sugiarti et al., 2010). Dari tuf volkan G. Salak dapat diekstraksi fraksi klai dan klainano yang bermuatan dominan positif (Purba, 2010; Mayasari, 2011), sehingga dapat dimanfaatkan sebagai penjerap anion dalam proses pengolahan air limbah. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi efektivitas fraksi klainano dan klai yang diekstraksi dari tuf volkan G. Salak dalam penjerapan nitrat yang terkandung dalam air limbah industri tahu dan tempe. Percobaan dilakukan di Lab. Kimia dan Kesuburan Tanah, DITSL, IPB pada Januari-Juli 2012. Fraksi klainano dan klai diekstraksi menurut Henmi dan Wada (1976): dispersi tuf volkan (0 <2 mm) dalam silinder 1-L pada pH-4.00 [HCI] dan diultrasonic [15 mnt], sedimentasi [20 jam], pemisahan 10 cm larutan teratas, flokulasi [NaCl], redispersi flokulat [aquadest], pemisahan fraksi klainano (tidak mengendap, <0.2 µm) dari fraksi klai (mengendap, <2 µm) dengan sentrifugasi 9 kali [3500 rpm; 15 mnt], reflokulasi, pencucian kelebihan NaCl [membrane dialysis], pelarutan [500 cc aquadest] dan uji gravimetrik penetapan kadar fraksi klainano dan klai. Analisis erapan nitrat dilakukan dengan menambahkan 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40 dan 50 cc suspensi (fraksi klainano atau klai) ke dalam botol polietilen yang berisi 20 cc air limbah industri tahu atau tempe dan 5 cc 0.0010 M CaCl₂ sebagai background electrolyte dan aquadest hingga bervolume total 100 cc dengan waktu ekuilibrasi 3 x 24 jam. Setiap pagi dan sore hari suspensi dikocok 30 menit menggunakan mesin pengocok.
Keyword: Industrial wastewater, Nanoclay fraction, Nitrate sorption, Volcanic tuff of M. Salak

Judul: Pengembangan kekekaran Model Additive Main Effect – Multiplicative Interaction (AMMI)
Abstrak: AMMI model for interactions in two-way table provide the major mean for studying stability and adaptability through GEI, which modeled by full interaction model. Eligibility of AMMI model depends on the assumption of normally independent distributed error with a constant variance. Nowadays, AMMI models have been developed for any condition of MET data i.e the violence of normality and homegeneity assumptions. We can mention in this class of modelling as MAMMI for Mixed AMMI model and GAMMI for Generalized AMMI model. GAMMI model handles non-normality i.e categorical response variables using an algorithm of alternating regression. While handling the non-homogeneity in mixed-models sense, one may use a model called factor analytic multiplicative for a MAMMI models. Outlier might be found in the data coincides with non-homogeneity variance. A method of handling outlier in additive and multiplicative modeling by applying Robust Alternating Regression (RAR) in FANOVA model. RAR FANOVA model was downweighting outlying scores and loadings in the k-dimensional spaces of scores and loadings, and robust estimator will be minimized under the constraints that are consistent with robust approach of the median of parameters. Application of GAMMI was found in several distribution of exponential family. The most interesting here is Poisson distribution which it has a unique property of equal mean and variance. Many zero observations make some dificulties and fatal consequence in Poisson modeling. We consider to facilitates an analysis of two-way tables of count with many zero observations in AMMI model. We develop GAMMI model for Poisson with zeroes problem, by a statistical framework of RCAM. Some link function apply to the mean of a cell equalling a row effect plus a column effect plus interaction terms are modelled as a reduced-rank regression with rank of 2, then it will be visualized by Biplot through SVD reparameterization. The ZIP-GAMMI model handle the excess-zero and also the overdispersion at once. The interaction structures are extracted from the non-zero cell. ZIP model provide us the probability become zero and the fitted value of the Poisson. The modelling scheme involves two important things: (1) the distribution (and link-function) and (2) the rank of model. Both are confounded, especially if there is overdispersion or excess-zero. Best-model fit can be provided by proper link function with respect to data’s distribution, at the same time it’s also possible by the rank of the model in decomposing the interaction terms. In this case the likelihood ratio test provides us the hypothesis testing.
Keyword: