Judul: Pengaruh berbagai tindakan konservasi tanah terhadap aliran permukaan, erosi serta produksi tanaman kubis di Daerah Pangalengan
Abstrak: Penelitian ini dilakukan pada bulan Oktober 1993 sampai dengan Februari 1994 dan merupakan bagian dari serangkaian penelitian yang dilakukan selama empat tahun oleh Program Studi Pengelolaan DAS IPB bekerja sama dengan ACIAR (The Australian Centre for International Agricultural Research) di Pengalengan, Jawa Barat. Komoditi yang digunakan adalah Kubis (Brassica oleracea) Tujuan penelitian yaitu untuk mencari teknik konservasi tanah dan air yang tepat dalam usaha tani sayuran kubis (Brassica oleracea) di lahan berlereng curam. Hasil penelitian diharapkan dapat dipakai sebagai acuan dalam upaya menurunkan erosi di daerah produksi sayuran dan pada gilirannya dapat mempertahankan kelestarian lingkungan. produktivitas dan Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Faktorial Kelompok 2x5 dengan dua ulangan. Perlakuan yang diterapkan, yaitu sebagai faktor kesatu adalah panjang lereng yang terdiri dari L₁ 7.5 m dan L₂ = 12.0 m, dan = faktor kedua adalah tindakan pengelolaan tanah yang terdiri dari P₁ = penanaman pada guludan mengikuti lereng, P2 penanaman pada guludan mengikuti kontur, P₁= penanaman pada guludan mengikuti kontur dengan sebuah saluran mengikuti lereng di bagian tengah petak, P4 = penanaman pada ..dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh bahan organik jerami kacang tanah dan pupuk kandang terhadap erosi dan aliran permukaan pada tanah latosol darmaga bogor
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mempelajari pengaruh penggunaan bahan organik jerami kacang tanah dan pupuk kandang terhadap erosi dan aliran permukaan pada tanah Latosol Darmaga selama pertanaman padi gogo. Percobaan dimulai pada bulan November 1984 sampai April 1985. Pengukuran erosi dan aliran permukaan menggunakan sistem pengukuran petak kecil (22 x 2m) pada setiap kejadian hujan. Pemberian bahan organik jerami maupun pupuk kandang tidak nyata menurunkan erosi dan aliran permukaan selama masa pertanaman padi gogo. Perlakuan jerami kacang tanah sebanyak 6 ton/ha yang diberikan dengan cara ditebar rata di permukaan tanah (T₁) merupakan perlakuan yang menimbul- kan erosi dan aliran permukaan terkecil dibanding dengan perlakuan lain yang dicobakan. Perlakuan jerami kacang tanah (T₁) tersebut efektif menekan erosi hanya 28.75 persen dibandingkan dengan perlakuan tanpa bahan organik (T7) dan aliran permukaan yang ditimbulkannya hanya 6.26 persen dari jumlah hujan yang jatuh selama percobaan tersebut. Perlakuan jerami kacang tanah dan pupuk kandang yang diberikan dengan cara ditebar rata di permukaan tanah (mulsa) cenderung lebih efektif dalam menekan erosi dibanding dengan cara dicampur rata dengan tanah. Hak cipta Erosi dan aliran permukaan yang terjadi pada semua perlakuan yang dicobakan masih cukup besar, bahkan erosi yang ditimbulkan masih melampaui batas erosi yang masih dapat ditoleransikan. Sistem pergiliran tanaman secara berurutan padi gogo kacang tanah kemudian kacang tanah tanpa disertai penambahan bahan organik baik sisa tanaman sebelumnya maupun pupuk kandang dapat menurunkan nilai 'C' (nilai faktor pengelolaan tanah dan tanaman dalam persamaan prediksi erosi USLE) menjadi 0.34. Bila cara tersebut disertai dengan tindakan penambahan bahan organik jerami kacang tanah ataupun pupuk kandang, maka nilai 'C' tersebut dapat lebih diturunkan hingga berkisar antara 0.12 sampai 0.26.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Pengenalan Kata pada Berbagai Kondisi Kesehatan Pembicara
Abstrak: Researches on voice signals have been carried out using various signal processing methods, one of them known as Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) which is based on Fourier transformation. MFCC as feature extraction combined with Artifical Neural Network (ANN) as classifier has been shown to have a very good accuracy. Based on previous research, this research is conducted with more complicated cases with the various medical conditions of the speaker. Bad medical conditions, such as cold, is a factor that can affect the human voice, making it more complicated to recognize using signal processing methods. From this research, it can be concluded that the use of MFCC method as the feature extraction combined with ANN as the classifier proved to have a good capability to recognize words from speakers with bad medical conditions. The accuracy that has been obtained is 99% using backpropagation neural network with 50 hidden neurons and using the Traingdx training methods.
Keyword: