Judul: Kajian kualitas lingkungan perairan dan penggunaan komunitas makrozoobenthos dalam penentuan status pencemaran di Waduk Saguling
Abstrak: Tujuan penelitian untuk mengkaji kualitas lingkungan perairan Waduk Saguling pada bulan Juli, Agustus dan September 2004 dan mengetahui status pencemaran dengan menggunaka komunitas makrozoobenthos. Parameter fisika-kimia perairan yang dikaji meliputi suhu, kekeruhan, TSS, TDS, pH, DO, NO3-N dan PO4-P.
Keyword: 

Judul: Kualitas air waduk Saguling, Jawa Barat selama periode 1997-2002
Abstrak: Waduk Saguling merupakan salah satu waduk yang memiliki fungsi serba guna, dimana air waduk tersebut digunakan untuk berbagai keperluan diantaranya untuk pembangkit listrik tenaga air (PLTA), budidaya jaring apung, untuk bahan baku air minum, pertanian dan untuk penahan banjir. Akibat dari kegiatan-kegiatan tersebut Waduk Saguling banyak menampung masukan berbagai jenis limbah dan zat pencemar yang berpotensi untuk menurunkan kualitas mya Sebagian besar limbah yang masuk kedalam Waduk Saguling dibawa oleh aliran sungai Citarum dan anak-anak sungainya dan mengalami peningkatan dari waktu kewaktu dimana hal tersebut akan menyebabkan peningkatan pencemaran air waduk yang lebih parah dan akan menyebabkan menurunnya fungsi waduk yang serba guna. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kualitas air dan mengetahui kecenderungan perubahan kualitas air waduk saguling selama periode 1997-2002. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan dan mengkaji data sekunder berupa data pemantauan kualitas air fisika, kimia dan biologi waduk Saguling selama 6 tahun, yaitu di mulai dari tahun 1997 sampai dengan tahun 2002. Data tersebut merupakan hasil pemantauan yang dilakukan oleh Pusat Penelitian Sumber Daya Alam dan Lingkungan, Lembaga Penelitian Universitas Padjadjaran Bandung. Lokasi pengamatan sebanyak 11 Stasiun yang terdiri dari 9 stasiun di perairan waduk dan 2 stasiun di luar waduk. Parameter kualitas air yang diteliti terdiri dari 25 parameter yaitu sebagai berikut. parameter Fisika (subu, TDS, kekeruhan); parameter kimia (pH, Ammonia (NH3), Nitrit (NO2), Nitrat (NO3), DO, COD, BOD, Besi (Fe). Tembaga (Cu), Seng (Zn), Timbal (Pb), Air raksa (Hg), Sulfida (H,S), Minyak dan lemak, Selenium (Se), Boron (Br), Cobalt (Co), Surfaktan, Sianida (CN), Arsen (As), DDT) dan parameter biologi (fitoplankton). Untuk menganalisa data kualitas air Waduk Saguling dilakukan dengan dua pendekatan yaitu: analisis kualitas air berdasarkan perbandingan dengan baku mutu air secara deskriptif dan analisis menggunakan metode STORET in Canter 1977. Waduk Saguling berlokasi di Kabupaten Bandung, Provinsi Jawa Barat. Terletak pada 6°50' lintang selatan dan 107° 25' bujur timur, pada ketinggian berkisar antara 550-650 m di atas permukaan laut. Selain dimanfaatkan sebagai PLTA, keberadaannya juga dimanfaatkan untuk budidaya ikan di keramba jaring apung. Sampai tahun 1994, jumlah keramba apung yang tercatat beroperasi berjumlah 4.425 unit dengan jumlah pemiliknya sebanyak 1.236 orang. Jenis ikan yang dibudidayakan adalah ikan mas (Cyprinus carpio) dan ikan nila (Oreochromis niloticus). Macam ikan di Waduk Saguling, ikan hampal (Hampala macrolepidota), ikan betok (Anabas testudineus), belut (Fluta alba), ikan gabus phiochepalus striatus), ikan tawes (Puntius javanicus), ikan nila (Oreochromis niloticus), kan mujair (Oreochromis mossambicus), ikan nilem (Osteochilus hasselti), ikan lele (Clarias batrachus), dan ikan mas (Cyprinus carpio).
Keyword: Reservoir water quality, water quality evaluation, Saguling Reservoir

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