Judul: Optimization of Water Management to Reduce Greenhouse Gas Emissions in Paddy Fields Using Genetic Algorithms
Abstrak: Perbedaan tinggi muka air dan kelembaban tanah pada lahan padi sawah dapat mempengaruhi produktivitas tanaman dan total emisi gas rumah kaca yang dihasilkan, terutama CH4 dan N2O. Tujuan Penelitian ini adalah menganalisis pengaruh pengelolaan air dengan ketinggian muka air yang berbeda terhadap besarnya potensi pemanasan global atau global warming potential (GWP) yang dihasilkan lahan sawah, mengembangkan model untuk mengetahui hubungan tinggi muka air (WL) dan kelembaban tanah (SM) terhadap emisi gas rumah kaca (GRK) dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST), dan melakukan optimisasi menggunakan Algoritma Genetika untuk pengelolaan air khususnya penentuan tinggi muka air dan kelembaban tanah. Penelitian ini dilakukan di laboratorium Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan IPB pada bulan Januari hingga Mei 2018. Penanaman padi dibedakan menjadi tiga rezim air, yaitu rezim tergenang (RT), rezim basah (RB), dan rezim kering (RK). Ketinggian air dan kelembaban tanah diukur setiap 30 menit hingga tiba waktu panen. Pengambilan sampel gas juga dilakukan setiap minggu untuk mengetahui jumlah gas CH4 dan N2O yang dihasilkan tanaman padi selama satu musim tanam. Tinggi tanaman, jumlah anakan, dan jumlah malai juga diukur untuk melihat pengaruh pengelolaan air. Hasil penelitian menunjukkan produktivitas lahan pada perlakuan RT, RB, dan RK adalah 6.51 ton/ha, 6.85 ton/ha, dan 6.18 ton/ha. Total GWP aktual yang dihasilkan dengan pengelolaan air RT, RB, dan RK berurutan sebesar 1376 kg CO2-eq/ha, 948 kg CO2-eq / ha, dan 1522 kg CO2-eq/ha. Rezim basah (RB) merupakan perlakuan pengelolaan air terbaik untuk mendapatkan GWP rendah dengan produktivitas lahan tinggi. Untuk hasil optimisasi pengelolaan air dengan menggunakan tinggi muka air maka dihasilkan tinggi muka air pada fase awal, vegetatif, tengah musim, dan akhir musim berurutan sebesar -2.53 cm, -6.00 cm, -7.48 cm, dan -11.15 cm dengan total GWP sebesar 824.71 kg CO2-eq/ha dan produktivitas lahan sebesar 6.98 ton/ha. Sedangkan untuk hasil optimisasi pengelolaan air dengan kelembaban tanah dihasilkan kelembaban tanah pada fase awal, vegetatif, tengah musim, dan akhir musim berutan sebesar 0.544m3/m3, 0.411 m3/m3, 0.514 m3/m3, dan 0.432 m3/m3 dengan total GWP yang dihasilkan sebesar 852.57 kg CO2-eq/ha dan produktivitas lahan sebesar 6.96 ton/ha., Differences in water level and soil moisture in lowland rice fields can affect crop productivity and total greenhouse gas emissions produced, especially CH4 and N2O. The purpose of this study was to analyze the effect of water management with different water levels on the magnitude of global warming potential (GWP) produced by paddy fields, to develop a model to determine the relationship between water level (WL) and soil moisture (SM) on emissions. Greenhouse gas (GHG) using Artificial Neural Networks (ANN), and optimizing using Genetic Algorithms for water management, especially the determination of water level and soil moisture. This research was conducted in the laboratory of the Department of Civil and Environmental Engineering IPB from January to May 2018. Rice cultivation is divided into three water regimes, namely the flooded regime (RT), wet regime (RB), and dry regime (RK). The water level and soil moisture are measured every 30 minutes until harvest time arrives. Gas sampling is also carried out every week to determine the amount of CH4 and N2O gas produced by rice plants during one
Keyword: gas, gwp, sri, genetic algorithms, water level

Judul: Penerapan Algoritma Genetika untuk Optimasi Pengelolaan Air Lahan Padi Sawah Rendah Emisi Gas Metana (CH4).
Abstrak: Budidaya padi sawah secara konvensional dengan sistem genangan menghasilkan emisi gas rumah kaca (GRK) yang cukup besar khususnya gas metana (CH4). Penurunan emisi gas metana dari lahan padi sawah dapat dilakukan dengan menentukan pengelolaan air yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tinggi muka air dan kelembaban tanah optimum pada masing-masing fase pertumbuhan tanaman menggunakan algoritma genetika (AG) dengan budidaya padi system of rice intensification (SRI). Penelitian dilakukan dengan tiga perlakuan irigasi yaitu rezim air tergenang (RT), rezim air basah (RB), dan rezim air kering (RK). Data pengamatan kemudian digunakan untuk simulasi penentuan tinggi muka air dan kelembaban tanah yang optimum. Berdasarkan hasil optimasi tinggi muka air dengan model AG dapat diturunkan emisi gas metana sebesar 63.54% dan dengan kelembaban tanah optimal dapat diturunkan emisi gas metana sebesar 58.12%.
Keyword: algoritma genetika, gas rumah kaca, kelembaban tanah, SRI, tinggi muka air

Judul: Demodicosis pada anjing
Abstrak: Tulisan ini bertujuan menguraikan demodicosis pada anjing meliputi sejarah, causa dan sifat, daur hidup, epizootiologi, patogenesa, gejala klinis, diagnosa, diagnosa banding, prognosa, pencegahan dan pengobatan, berdasarkan berbagai acuan kepustakaan. Pada tulisan ini lebih ditekankan mengenai segi klinisnya terutama tentang pengobatan demodicosis. Demodicosis menyerang hampir semua jenis anjing berbulu pendek kecuali anjing Eskimo, umur muda terutama yang berumur sekitar 3-12 bulan. Demodicosis disebabkan oleh Demodex spp., termasuk famili Demodicidae, menyerang hampir semua jenis ternak dan manusia. Penyebab pada anjing adalah Demodex canis (Demodex folliculorum var. canis), hidup dalam folikel rambut dan kelenjar sebaceus. Menyerang kulit, bersifat non infeksius. Penularan terjadi melalui kontak langsung maupun tidak langsung dari anjing ke anjing, atau antar species hewan yang berbeda. ...
Keyword: