Judul: Analisis model Phytoplankton, Toxic Phytoplankton, dan Zooplankton pada Lingkungan Perairan
Abstrak: Pada perairan terdapat berbagai macam organisme, salah satunya adalah plankton. Plankton merupakan organisme tingkat pertama yang berfungsi sebagai produsen atau penyedia energi bagi organisme lain. Plankton terdiri atas dua macam, yaitu phytoplankton dan zooplankton. Phytoplankton merupakan kelompok plankton yang bersifat seperti tumbuhan, sedangkan zooplankton merupakan anggota plankton yang bersifat hewani. Berlebihnya phytoplankton pada lingkungan perairan dapat menimbulkan fenomena blooming yang ditandai dengan berubahnya warna air laut yang dikenal dengan brown tides. Istilah yang saat ini sering digunakan di dunia Internasional adalah Harmful Algae Blooms atau HABs. HABs adalah suatu fenomena blooming toxic-phytoplankton di suatu perairan yang dapat menyebabkan kematian biota lain. Karya ilmiah ini membahas model phytoplankton, toxic-phytoplankton, dan zooplankton yang diambil dari Banarjee & Ezio (2011). Berdasarkan model tersebut dilakukan simulasi analisis kestabilan dan nilai parameter. Hasil simulasi menunjukkan bahwa jika tingkat kematian populasi pyhtoplankton meningkat maka populasi toxic-phytoplankton akan meningkat pula. Jika tingkat kematian populasi phytoplankton rendah, maka populasi toxic-phytoplankton juga rendah. Agar kondisi HABs tidak terjadi dalam suatu lingkungan perairan, populasi phytoplankton harus ditingkatkan.
Keyword: Plankton, Model, Stability, Harmful Algae Blooms, Plankton, Kestabilan, Model matematika, Analisis model, Simulasi komputasi

Judul: Model Matematika dan Analisis Kandungan Oksigen Terlarut dalam Badan Air yang Mengalami Eutrofikasi
Abstrak: Eutrofikasi adalah proses pengayaan nutrien melalui proses dekomposisi yang dapat memicu terjadinya perubahan seperti peningkatan produksi alga yang mengakibatkan berkurangnya oksigen terlarut dalam badan air. Pengurangan kandungan oksigen terlarut dapat mengakibatkan kematian terhadap ikan dan komponen akuatik lainnya. Pada penelitian ini dibahas model matematika kandungan oksigen terlarut dalam badan air yang mengalami eutrofikasi. Pada model ini terdapat enam variabel yang dipertimbangkan, yaitu konsentrasi nutrien, populasi alga, populasi makrofita, populasi zooplankton, kepadatan detritus dan konsentrasi oksigen terlarut. Ketika proses eutrofikasi terjadi, alga, makrofita dan zooplankton mati dan tenggelam ke bagian bawah badan air, sehingga terjadi pembusukan oleh dekomposer, yang akhirnya terbentuk detritus yang berlebihan. Detritus tersebut selanjutnya diubah menjadi nutrien melalui proses biokimia. Proses pengubahan detritus menjadi nutrien menggunakan banyak oksigen terlarut, sehingga mengurangi kandungan oksigen terlarut di badan air. Dalam penelitian ini diperoleh enam titik tetap. Selanjutnya dilakukan analisis kestabilan pada titik tetap dengan mula-mula melinearisasi sistem kemudian mencari nilai eigen dari matriks Jacobiannya. Hasil analisis menunjukkan bahwa dari enam titik tetap, satu diantaranya stabil dan lima lainnya tidak stabil. Simulasi menunjukkan bahwa jika laju masuknya nutrisi ke dalam badan air mengalami kenaikan, maka populasi alga, makrofita, zooplankton dan detritus juga meningkat, sedangkan konsentrasi oksigen terlarut menurun. Selain itu, laju pengubahan detritus menjadi nutrien juga mempunyai pengaruh terhadap konsentrasi oksigen terlarut di mana jika laju pengubahan detritus menjadi nutrien meningkat, maka konsentrasi oksigen terlarut di badan air menurun. Simulasi numerik juga menunjukkan bahwa jika laju masuknya nutrisi di badan air adalah nol, maka populasi alga, makrofita, zooplankton dan kepadatan detritus juga cenderung menuju nol setelah periode waktu yang singkat sedangkan konsentrasi oksigen terlarut cenderung menuju nilai maksimum.
Keyword: eutrofikasi, kestabilan, model matematika, oksigen terlarut

Judul: Klasifikasi Sidik Jari Menggunakan Support Vector Machine Dengan Feature Berbasis Minutiae Menggunakan Metode Region
Abstrak: Manual fingerprint classification proceeds by carefully inspecting the geometric characteristics of major ridge curves in a fingerprint image. This research proposed an automatic approach of identifying the geometric characteristics of ridges based on minutiae position and angle. Position and angle of minutiae are analyzed using region method. Region was used to discretize the number of minutiae. Positions of minutiae in a region give information about its relation to another region. Angles of minutiae indicate the ridge flow direction. Support vector machine, a binary classifier, is used to classify the fingerprint based on those characteristics. In this research, the classes are left loop, right loop, whorl, arch and tented arch. This research used 2695 fingerprint images from NIST. Classification performance is measured using 3-fold cross validation method. This research achieved 79.7 % accuracy. As we only used local features in this research, further research needs to be conducted especially to investigate global features.
Keyword: