Judul: Struktur dan Sebaran Echinoidea di Padang Lamun Perairan Kelurahan Pulau Panggang, Kepulauan Seribu, DKI JAkarta
Abstrak: Sebaran Echinoidea terbesar terdapat di perairan Indo-Malaya. Echinoidea dapat ditemui dari daerah intertidal sampai ke kedalaman 10 meter, dan lamun merupakan salah satu habitat Echinoidea. Echinoidea berperan sebagai konsumen pertama dan sebagai detrivor melalui aktivitas grazing. Grazing merupakan aktivitas yang penting di padang lamun, karena dalam prosesnya Echinoidea membantu penyebaran ruang untuk lamun tumbuh dan menempelnya larva karang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur dan sebaran komunitas Echinoidea di padang lamun perairan Kelurahan Pulau Panggang, Kepulauan Seribu. Survei lapang dilakukan pada bulan Oktober 2011 yang bertempat di selatan Perairan Karang Congkak (Stasiun 1), selatan Pulau Panggang (Stasiun 2) dan barat Pulau Pramuka (Stasiun 3). Metode penelitian menggunakan transek kuadrat yang diletakkan secara acak berdasarkan keberadaan Echinoidea, untuk mengukur kepadatan Echinoidea, kerapatan dan penutupan spesies lamun, serta mengukur beberapa parameter kualitas air. Pola sebaran Echinoidea dihitung berdasarkan Indeks Sebaran Morisita (Id), sedangkan keterkaitan antara Echinoidea dengan lamun digunakan analisis koresponden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakteristik habitat lamun dan Echinoidea di lokasi penelitian dicirikan oleh tipe substrat pasir. Spesies lamun yang ditemukan adalah Thalassia hemprichii (Th), Cymodocea serrulata (Cs), Syringodium isoetifolium (Si) dan Enhalus acoroides (Ea). Kerapatan lamun di selatan Perairan Karang Congkak (Stasiun 1) lebih rendah daripada di selatan Pulau Panggang (Stasiun 2). Di lokasi sekitar keberadaan Echinoidea, kerapatan rata-rata lamun yang tertinggi di selatan Perairan Karang Congkak (Stasiun 1) adalah spesies Thalassia hemprichii (Th). Di selatan Pulau Panggang (Stasiun 2) kerapatan rata-rata tertinggi terdapat pada spesies Cymodocea serrulata (Cs). Di barat Pulau Pramuka (Stasiun 3) keberadaan Echinoidea tidak ditemukan di sekitar lamun.
Keyword: Echinoideas Density, Echinoideas Distribution, Correlation between Echinoidea and Seagrass species

Judul: Struktur Komunitas Ikan Pada Lamun Jenis Enhalus Acoroides Dan Cymodocea Rotundata Di Pulau Pari, Kepulauan Seribu
Abstrak: Ekosistem lamun mempunyai peranan yang penting bagi kehidupan ikan. Penelitian ini bertujuan mengetahui struktur komunitas ikan dan hubungannya dengan lamun Enhalus acoroides dan Cymodocea rotundata. Penelitian ini dilakukan pada bulan Mei 2015 di empat Stasiun Pulau Pari dengan metode swept area menggunakan jaring mini beach seine untuk menangkap ikan. Analisis struktur komunitas ikan menggunakan perhitungan indeks ekologi. Analisis koresponden digunakan untuk mengetahui hubungan ikan dengan sebaran jenis lamun. Kondisi kualitas perairan Pulau Pari secara umum dalam keadaan baik untuk menunjang kehidupan lamun dan ikan. Berdasarkan hasil penelitian, ikan yang ditemukan di ekosistem padang lamun terdiri atas 10 spesies dari 8 famili. Struktur komunitas ikan di ekosistem padang lamun di Pulau Pari dalam kondisi yang stabil. Famili Apogonidae memiliki asosiasi erat dengan sebaran lamun jenis Enhalus acoroides sedangkan famili Atherenidae dan Gerridae memiliki asosiasi erat dengan sebaran lamun jenis Cymodocea rotundata.
Keyword: ikan, lamun, Pulau Pari, Enhalus acoroides, Cymodocea rotundata

Judul: Pengenalan Wajah dengan Citra Pelatihan Tunggal Menggunakan Algoritme VFI5 Berbasis Histogram
Abstrak: Face recognition is one of the biometric methods which is frequently used. One of the approach in face recognition is view based (photometric) approach which represents the information of the image pixels. In this research, information from the image pixels represented using the image histogram. According to Gonzales (2002), histogram are the basis for numerous spatial domain processing techniques. Histogram is used as input to Voting Feature Intervals 5 (VFI5) algorithm. Range of image histogram is 0-255 divided into several intervals. Afterwards, on training stage will be determined the vote value from single training image per person that will be used in the classification stage. The recognition rate is reached 96.3%.
Keyword: