Judul: Toksisitas Merkuri (Hg) Terhadap Tingkat Kelangsungan Hidup, Pertumbuhan, Gambaran Darah dan Kerusakan Organ pada Ikan Nila Oreochromis niloticus.
Abstrak: Masalah pencemaran lingkungan terutama masalah pencemaran air mendapat perhatian yang besar dari pemerintah, karena air merupakan salah satu unsur penting bagi makhluk hidup dan kehidupan. Sejalan dengan meningkatnya industrialisasi, konsentrasi unsur logam berat di dalam perairan juga meningkat, sehingga memungkinkan tercapainya tingkat konsentrasi toksik bagi kehidupan akuatik. Salah satu logam berat yang terus meningkat konsentrasinya adalah Merkuri. Merkuri masuk ke dalam jaringan tubuh makhluk hidup melalui beberapa jalan, yaitu saluran pernapasan, pencernaan dan penetrasi melalui kulit. Merkuri yang masuk dalam tubuh organisme air tidak dapat dicerna, dan merkuri dapat larut dalam lemak. Logam yang larut dalam lemak mampu untuk melakukan penetrasi pada membran sel, sehingga akhirnya ion-ion logam merkuri akan menumpuk (terakumulasi) di dalam sel dan organ-organ lain. Akumulasi terbesar terdapat pada hati dan ginjal. Salah satu jenis hewan yang direkomendasikan oleh EPA (Environmental Protection Agency) sebagai hewan uji adalah Oreochromis niloticus, karena ikan tersebut memenuhi persyaratan yaitu penyebarannya cukup luas, banyak dibudidayakan, mempunyai kemampuan yang tinggi dalam mentolerir lingkungan yang buruk dan mudah dipelihara di laboratorium. Dalam kondisi normal, ikan berinteraksi dengan lingkungannya. Aspek yang sangat penting akibat dari adanya perubahan lingkungan yaitu melalui gambaran darah dan pengamatan jaringan dari insang, hati dan ginjal yang terganggu karena kedua indikator tersebut menggambarkan suatu perubahan sejalan dengan perubahan yang terjadi pada sistem lingkungan. Ikan nila Oreochromis niloticus yang diperiksa berjumlah 12 ekor sesuai dengan banyaknya perlakuan dan ulangan. Setiap ikan diukur dan dicatat panjang dan bobotnya serta diambil darahnya dibawah tulang vertebrae. Setelah itu ikan diambil organ insang, hati dan ginjal untuk dibuat preparat histologi. Data tingkat kelangsungan hidup, pertumbuhan dan gambaran darah dianalisis dengan metode RAL kemudian di uji lanjut dengan menggunakan uji Duncan. Sedangkan pada hasil kerusakan jaringan dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat konsentrasi merkuri, maka semakin rendah tingkat kelangsungan hidup dan pertumbuhan. Merkuri berpengaruh terhadap struktur mikroanatomi insang, hati dan ginjal serta gambaran darah ikan nila (Oreochromis niloticus). Insang ikan nila mengalami hipertropi, hiperplasia, hemoragi, tengaliaktasis, deskuamasi dan edema. Sedangkan pada hati dan ginjal ikan nila terjadi kongesti hingga nekrosis. Hipertropi dan hiperplasia merupakan jenis kerusakan akibat bertambahnya ukuran dan komponen dalam jaringan atau sel. Hemoragi, kongesti, tengaliektasis dan edema merupakan gangguan akibat terganggunya sirkulasi darah. Nekrosis merupakan kelainan akibat adanya gangguan pada metabolisme tubuh, sedangkan deskuamasi dan edema merupakan hancurnya bentuk – bentuk lamella insang akibat dari renggangnya jaringan epitel sehingga tidak berbentuk lagi. Kerusakan jaringan ini, termasuk dalam tingkatan ringan sampai sedang. Adanya paparan Hg pada media tempat hidup ikan mengakibatkan terjadinya anemia pada ikan sehingga nilai hematokrit, hemoglobin dan eritrosit pada masing-masing perlakuan cenderung menurun. Namun, jumlah sel darah putih cenderung meningkat. Meningkatnya sel darah putih tersebut dikarenakan ikan nila meningkatkan respon imun dan ikan dapat mempertahankan diri terhadap pengaruh paparan Hg.
Keyword: 

Judul: Kandungan merkuri (Hg) dalam air dan organ tubuh ikan petek (Leiognathus equulus) di perairan Ancol, Teluk Jakarta
Abstrak: Melalui proses bioakumulasi, logam berat merkuri (Hg) yang terkandung di dalam perairan akan mempengaruhi kelangsungan hidup biota laut termasuk ikan petek (Leiognathus equulus). Kadar merkuri dalam tubuh organisme dipengaruhi kondisi kualitas perairan. Penelitian ini mengkaji kandungan merkuri dalam air dan pada organ ikan petek serta respon histopatologisnya pada organ insang dan hati ikan petek. Penelitian dilaksanakan di Perairan Ancol, Teluk Jakarta pada bulan Oktober-Desember 2004. Pengambilan contoh air dan ikan masing-masing sebanyak 16 dan 3 stasiun. Hasil analisis kualitas air dibandingkan dengan baku mutu air laut untuk kehidupan biota laut (Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No. 51 tahun 2004), kandungan merkuri pada organ tubuh ikan dibandingkan dengan kadar maksimum merkuri dalam tubuh ikan menurut Palar (2004) yaitu 0,23-0,8 ppm dan berbagai negara sebesar 0,5 ppm (Hutagalung 1991). Kualitas perairan Ancol masih berada pada kisaran yang normal. Kandungan merkuri di perairan dan pada organ ikan petek memiliki nilai yang sangat rendah karena terbatas pada sensitivitas alat AAS (Atomic Absorption Spectrophotometer). Hanya ikan yang tertangkap di stasiun 1 yang pada organ insang dan hati terdeteksi mengandung merkuri, tetapi nilai tersebut masih berada pada batas normal. Histopatologis yang tampak pada organ insang ikan petek tidak mengalami kelainan, sedangkan organ hati mengalami peradangan berupa nekrosis. Hal ini diduga merupakan tekanan fisiologis, dan reaksi penting dalam sistem pertahanan hidupnya.
Keyword: 

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