Judul: Penentuan Air Irigasi Optimal untuk Mitigasi Emisi Gas Rumah Kaca dari Padi Sawah
Abstrak: Air irigasi dan emisi gas rumah kaca (GRK) seperti metan (CH4) dan nitrous oksida (N2O) merupakan faktor utama dalam budidaya padi ramah lingkungan. Tujuan penelitian ini adalah menentukan air irigasi optimal untuk mengurangi emisi GRK tanpa menurunkan produktivitas lahan. Dalam penelitian ini, air irigasi dibagi menjadi tiga rezim yaitu: rezim air tergenang (RT) untuk budidaya padi sistem konvensional, rezim basah (RB) dan rezim kering (RK) untuk budidaya padi system rice of intensification (SRI). Produktivitas lahan pada RT sebesar 5.92 ton/ ha dengan total fluks CH4 dan N2O sebesar 2064 dan -16.4 mg/m2. Produktivitas lahan pada RB sebesar 7.42 ton/ha dengan total fluks CH4 dan N2O sebesar 1976.7 dan 8.9 mg/m2. Produktivitas lahan pada RK sebesar 7.55 ton/ha dengan total fluks CH4 dan N2O sebesar 999.4 dan 19.1 mg/m2. Untuk menentukan potensi pemanasan global yang dihasilkan masing-masing rezim digunakan nilai GWP (global warming potential). Nilai GWP untuk RT ,RB, dan RK masingmasing adalah 54.32 g/m2, 54.57 g/m2, dan 40.64 g/m2. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa RK merupakan rezim air irigasi yang paling optimal untuk mengurangi emisi GRK tanpa menurunkan produktivitas lahan.
Keyword: emisi gas rumah kaca, potensi pemanasan global, produktivitas lahan, sistem irigasi, system rice of intensification

Judul: Penentuan Faktor Emisi Gas Rumah Kaca pada Budidaya Padi SRI dengan Berbagai Rezim Air.
Abstrak: Faktor emisi merupakan bagian terpenting dalam melakukan inventarisasi gas rumah kaca. Adapun tujuan penelitian ini adalah menentukan total emisi gas CH4 dan N2O, menganalisis produktivitas lahan dan air, dan menentukan faktor emisi pada berbagai rezim air. Penelitian dilakukan pada Januari-Mei 2018 di laboratorium lapang Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan IPB dengan tiga perlakuan, yaitu rezim tergenang (RT), rezim basah (RB), dan rezim kering (RK). Total fluks gas CH4 untuk RT, RB, dan RK berturut-turut sebesar 48.47 kg/ha, 3.59 kg/ha, -5.40 kg/ha, dan total fluks gas N2O untuk RT, RB, dan RK sebesar 0.74 kg/ha, 5.52 kg/ha, dan 10.04 kg/ha. Produktivitas lahan untuk RT, RB, dan RK berturut-turut sebesar 6.89 ton/ha, 7.32 ton/ha, dan 5.95 ton/ha, sedangkan produktivitas air pada RT, RB, dan RK berturut-turut sebesar 2.22 kg/m3, 2.48 kg/m3, dan 2.13 kg/m3. Adapun faktor emisi CO2eq-nya yang didapatkan pada RT, RB, dan RK berturut-turut sebesar 0.19, 0.24, dan 0.48.
Keyword: faktor emisi, produktivitas lahan dan air, system of rice intensification

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: