Online monitoring of autocorrelated multivariate linear profiles via multivariate mixed models

Author(s):  
Somayeh Khalili ◽  
Rassoul Noorossana
2008 ◽  
Vol 40 (2) ◽  
pp. 167-183 ◽  
Author(s):  
Willis A. Jensen ◽  
Jeffrey B. Birch ◽  
William H. Woodall
Keyword(s):  

Author(s):  
John L. Swedo ◽  
R. W. Talley ◽  
John H. L. Watson

Since the report, which described the ultrastructure of a metastatic nodule of human breast cancer after estrogen therapy, additional ultrastructural observations, including some which are correlative with pertinent findings in the literature concerning mycoplasmas, have been recorded concerning the same subject. Specimen preparation was identical to that in.The mitochondria possessed few cristae, and were deteriorated and vacuolated. They often contained particulates and fibrous structures, sometimes arranged in spindle-shaped bundles, Fig. 1. Another apparent aberration was the occurrence, Fig. 2 (arrows) of linear profiles of what seems to be SER, which lie between layers of RER, and are often recognizably continuous with them.It was noted that the structure of the round bodies, interpreted as within autophagic vacuoles in the previous communication, and of vesicular bodies, described morphologically closely resembled those of some mycoplasmas. Specifically, they simulated or reflected the various stages of replication reported for mycoplasmas grown on solid nutrient. Based on this observation, they are referred to here as “mycoplasma-like” structures, in anticipation of confirmatory evidence from investigations now in progress.


2007 ◽  
Vol 211 (S 1) ◽  
Author(s):  
V Löb ◽  
M Domby ◽  
H Bauer ◽  
A Wemhöner ◽  
G Simbruner ◽  
...  
Keyword(s):  

2017 ◽  
Vol 10 (1) ◽  
Author(s):  
Galih Setiaji
Keyword(s):  

Pada tahun 2014 KLHK dan BPPT telah melakukan pengkajian dan penerapan teknologi online monitoring kualitas air sungai (Onlimo) di sungai Ciliwung. Peran sistem Onlimo ini adalah untuk mempermudah upaya pengendalian pencemaran sungai. Tahun 2015 dan 2016 KLHK dan BPPT telah melakukan pemasangan sistem Onlimo di 10 lokasi pada 4 DAS prioritas. Dalam sistem Onlimo tersebut terdapat dua metode pemasangan sensor yaitu: pencelupan secara langsung ke dalam sungai dan pengukuran di luar sungai. Pada sistem pengukuran di luar sungai, sampel air sungai dipompa dari sungai menuju tangki yang telah tersedia sensor di dalamnya. Sistem pemompaan sampel air sungai diaplikasikan saat kondisi sungai tidak memungkinkan untuk dilakukanya pencelupan sensor secara langsung. Saat ini sistem pemompaan masih diaplikasikan pada daerah yang memiliki suplai listrik PLN karena konsumsi listrik yang cukup besar untuk menjalankanya. Dengan rencana KLHK yang menargetkan penerapan sistem online monitoring kualitas air di 15 DAS prioritas, maka penting untuk dipersiapkan perancangan sistem pengambilan sampel dengan energi alternatif agar dapat ditempatkan di lokasi manapun tanpa tergantung listrik dari PLN. Pada perancangan ini telah dihasilkan rancangan sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) yang dapat menyuplai kebutuhan listrik sebuah sistem pemompaan air sampel untuk sistem online monitoring kualitas air selama 24 jam. Kata Kunci : online monitoring, kualitas air, sensor, pembangkit listrik, tenaga surya


2021 ◽  
Vol 12 (2) ◽  
Author(s):  
Mohammad Haekal ◽  
Henki Bayu Seta ◽  
Mayanda Mega Santoni

Untuk memprediksi kualitas air sungai Ciliwung, telah dilakukan pengolahan data-data hasil pemantauan secara Online Monitoring dengan menggunakan Metode Data Mining. Pada metode ini, pertama-tama data-data hasil pemantauan dibuat dalam bentuk tabel Microsoft Excel, kemudian diolah menjadi bentuk Pohon Keputusan yang disebut Algoritma Pohon Keputusan (Decision Tree) mengunakan aplikasi WEKA. Metode Pohon Keputusan dipilih karena lebih sederhana, mudah dipahami dan mempunyai tingkat akurasi yang sangat tinggi. Jumlah data hasil pemantauan kualitas air sungai Ciliwung yang diolah sebanyak 5.476 data. Hasil klarifikasi dengan Pohon Keputusan, dari 5.476 data ini diperoleh jumlah data yang mengindikasikan sungai Ciliwung Tidak Tercemar sebanyak 1.059 data atau sebesar 19,3242%, dan yang mengindikasikan Tercemar sebanyak 4.417 data atau 80,6758%. Selanjutnya data-data hasil pemantauan ini dievaluasi menggunakan 4 Opsi Tes (Test Option) yaitu dengan Use Training Set, Supplied Test Set, Cross-Validation folds 10, dan Percentage Split 66%. Hasil evaluasi dengan 4 opsi tes yang digunakan ini, semuanya menunjukkan tingkat akurasi yang sangat tinggi, yaitu diatas 99%. Dari data-data hasil peneltian ini dapat diprediksi bahwa sungai Ciliwung terindikasi sebagai sungai tercemar bila mereferensi kepada Peraturan Pemerintah Republik Indonesia nomor 82 tahun 2001 dan diketahui pula bahwa penggunaan aplikasi WEKA dengan Algoritma Pohon Keputusan untuk mengolah data-data hasil pemantauan dengan mengambil tiga parameter (pH, DO dan Nitrat) adalah sangat akuran dan tepat. Kata Kunci : Kualitas air sungai, Data Mining, Algoritma Pohon Keputusan, Aplikasi WEKA.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document