Judul: Model Dinamika Fluks Nitrogen dan Kaitannya dengan Ekosistem Mangrove dalam Pengelolaan Perairan Pesisir Pulau-Pulau Kecil (Kasus Pesisir Tanjungpinang Pulau Bintan Kepulauan Riau)
Abstrak: Nitrogen anorganik terlarut (Dissolved Inorganic Nitrogen /DIN) di perairan merupakan salah satu unsur nutrien, tetapi dalam jumlah besar berubah menjadi senyawa polutan yang berpotensi menimbulkan penyuburan di perairan dan dapat menimbulkan gangguan pada sistem perairan. Pengembangan kota dan peningkatan aktivitas masyarakat di lahan darat berdampak pada peningkatan total nitrogen dari sumber antropogenik yang masuk ke perairan pesisir. Adanya ekosistem mangrove yang terdapat di sekitar kawasan pesisir yang mampu menyerap DIN yang dibutuhkan sebagai proses pertumbuhannya, diharapkan peningkatan kandungan DIN di perairan pesisir dapat direduksi dan dikendalikan sehingga tidak menimbulkan gangguan bahkan kerusakan. Penelitian ini menyajikan rumusan pengendalian DIN yang berasal dari sumber antropogenik lahan darat dalam kerangka pengelolaan perairan pesisir pulau-pulau kecil dengan pendekatan sistem dinamik berdasarkan karakteristik faktor-faktor lingkungan fisik dan oseanografi perairan. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengidentifikasi sumber-sumber nitrogen dari kegiatan antropogenik di daratan yang berpotensi masuk ke perairan pesisir; (2) menentukan dinamika fluks DIN, beban limbah dan kapasitas asimilasi di perairan pesisir Tanjungpinang; (3) menentukan potensi penyerapan mangrove terhadap beban DIN di perairan pesisir; (4) merumuskan model dinamik fluks DIN dan kaitannya dengan ekosistem mangrove di perairan pesisir pulau-pulau kecil. Penelitian dilaksanakan di kawasan perairan pesisir Kota Tanjungpinang pulau Bintan Kepulauan Riau. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan sekunder. Data primer dikumpulkan melalui metode observasi, pengukuran langsung terhadap obyek penelitian (sampling di perairan), kuesioner. Estimasi total nitrogen dari sumber antropogenik daratan dianalisis dengan metode rapid assessment. Karakteristik DIN dan parameter fisik-kimia perairan dianalisis secara deskriptif dengan grafik, beban DIN di perairan sungai dianalisis dengan menentukan debit sungai dan konsentrasi senyawa DIN di perairan, sedangkan Kapasitas asimilasi di perairan pesisir dilakukan pendekatan nilai baku mutu dan dianalisis dengan regresi linear sederhana. Pola arus dan penyebaran DIN di perairan dianalisis dengan model hidrodinamik. Penyusunan strategi pengelolaan DIN dan kaitannya dengan ekosistem mangrove dirumuskan dengan model dinamik dan analaisis prospektif. Hasil analisis menunjukkan bahwa total nitrogen dari sumber antropogenik di daratan Kota Tanjungpinang adalah sebesar 1.073,98 ton/tahun. Persentase terbesar bersumber dari aktivitas pemukiman penduduk (75,10%), selanjutnya berasal dari kegiatan hotel dan restoran (12,95%), industri pangan dan kegiatan peternakan memberikan kontribusi masing-masing sebesar 8,89% dan 3,04%. Sedangkan kontribusi terendah terdapat pada kegiatan pertanian (0,02%). Analisis beban limbah DIN di perairan sungai menunjukkan nilai sebesar 5.293 ton/tahun. Beban DIN terbesar ditemukan di perairan sungai Tanjungunggat yaitu sebesar 2.086 ton/tahun, beban terbesar ke dua terdapat di perairan sungai Carang sebesar 1.439 ton/tahun. Selanjutnya sungai Ladi, sungai Jang dan sungai Dompak memiliki beban limbah nitrogen inorganik masing-masing sebesar 903 ton/tahun, 574 ton/tahun dan 161 ton/tahun. sedangkan beban DIN terendah ditemukan di perairan sungai Ular hanya sebesar 130 ton/tahun. Sementara kapasitas asimilasi berdasarkan baku mutu di perairan pesisir Tanjungpinang adalah sebesar 538 ton/tahun. Hasil model hidrodinamika perairan pesisir Tanjungpinang menunjukkan pola arus yang terdapat di perairan pesisir Tanjungpinang pada saat pasang arus bergerak dari perairan laut dan pesisir menuju perairan estuari masuk ke sungai, sebaliknya terjadi pada saat surut arus bergerak dari perairan sungai melalui estuari masuk ke perairan pesisir dan laut. Penyebaran DIN pada saat purnama terlihat bahwa DIN terkonsentrasi di sekitar perairan teluk Tanjungpinang, sedangkan perairan disekitar selat dompak DIN menyebar merata sehingga
Keyword: nitrogen anorganik terlarut, perairan pesisir pulau-pulau kecil, ekosistem mangrove, model dinamik

Judul: Fluks Bentik dan Potensi Laju Aktivitas Bakteri Terkait Siklus Nitrogen pada Sedimen Perairan Mangrove Karangantu dan Pulau Dua, Banten
Abstrak: Ekosistem mangrove memiliki peranan penting sebagai penyumbang nutrien, terutama dalam bentuk nitrogen (N) di perairan pesisir. N di perairan mangrove dapat dihasilkan melalui mekanisme fluks bentik. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis fluks bentik dan potensi laju aktivitas bakteri di sedimen perairan mangrove terkait dengan siklus N. Penelitian ini dilaksanakan di perairan mangrove Karangantu dan Pulau Dua. Air dekat dasar dan sedimen pada perairan mangrove diambil menggunakan sediment core. Pengukuran fluks bentik dilakukan dengan menginkubasi air dekat dasar dan sedimen selama tiga jam. Perbedaan konsentrasi NH3-N, NO2-N, and NO3-N pada air dekat dasar pada waktu inkubasi nol dan tiga jam digunakan untuk menghitung nilai fluks N bentik. Selanjutnya analisis dilakukan terhadap nutrien NH3-N, NO2-N, dan NO3-N pada air pori sedimen dan dilakukan penghitungan kelimpahan kelompok bakteri nitrifikasi AOB (Ammonia Oxidizing Bacteria), nitrifikasi NOB (Nitrite Oxidizing Bacteria), denitrifikasi, DNRA (Dissimilatory Nitrate Reduction to Ammonium), dan amonifikasi pada air dekat dasar dan sedimen. Pengujian sediment-slurry dilakukan dengan menambahkan NH4Cl (untuk perlakuan aerobik) dan NaNO3 (untuk perlakuan anaerobik) dengan konsentrasi 0, 100, 300, 500, 800, dan 1000 μM pada sediment-slurry. Sedimentslurry tersebut diinkubasi selama tiga jam dengan kondisi digoyang. Konsentrasi NH3-N, NO2-N, and NO3-N pada sediment-slurry pada waktu inkubasi tiga jam digunakan untuk menghitung nilai Vmax and Km value. Hasil analisis menunjukkan bahwa konsentrasi NH3-N, NO2-N, dan NO3-N di air lebih rendah dari nutrien di sedimen. Nutrien dengan konsentrasi tertinggi pada kedua lokasi adalah NH3-N. Selanjutnya kelimpahan kelompok bakteri anaerob lebih tinggi dari bakteri aerob. Kelompok bakteri yang dominan ditemukan di sedimen perairan mangrove di kedua lokasi adalah kelompok bakteri amonifikasi. Kelimpahan kelompok bakteri denitrifikasi pada kedua lokasi lebih tinggi dibandingkan kelimpahan kelompok bakteri DNRA. Kelimpahan kelompok bakteri nitrifikasi AOB pada kedua lokasi lebih tinggi dibandingkan NOB. Fluks N bentik pada perairan mangrove Karangantu dan Pulau Dua bersifat fluktuatif. Fluks NH3-N di perairan mangrove Karangantu lebih rendah dari Pulau Dua. Nilai fluks bentik menunjukkan bahwa fluks NH3-N di Pulau Dua cenderung lebih besar dari NO2-N and NO3-N. Secara umum, sedimen di perairan mangrove Karangantu dan Pulau Dua memiliki potensi laju aktivitas (Vmax dan Km) lebih besar dalam aktivitas reduksi NO3 - oleh bakteri anaerob dibandingkan dengan aktivitas oksidasi NH3 oleh bakteri aerob. Selanjutnya potensi laju aktivitas maksimum (Vmax) dalam oksidasi NH3 dan reduksi NO3 - di sedimen perairan mangrove Karangantu cenderung lebih rendah dari Pulau Dua.
Keyword: bakteri, fluks bentik, laju aktivitas, sedimen perairan mangrove

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition