Judul: Pengikatan C-Organik setelah Penambahan beberapa Jenis Kompos pada Dua Jenis Tanah dengan Tutupan Lahan yang Berbeda
Abstrak: Kadar bahan organik dalam tanah ditentukan oleh dua faktor yaitu sifat tanah itu sendiri dan sumber bahan organik yang diterima oleh tanah. Sumber bahan organik yang diterima oleh tanah berasal dari vegetasi alami (atas permukaan tanah), dari bawah permukaan tanah (akar tanaman) serta diberikan dalam bentuk amelioran berupa kompos. Secara umum, kadar bahan organik di dalam tanah tidak lebih besar dari 3-5 persen, tetapi pengaruhnya sangat penting bagi tanah. Bahan organik di dalam tanah terdapat dalam tiga bentuk yaitu bebas, berikatan dengan klei, serta berikatan dengan Al dan Fe. Kemampuan tanah dalam mengikat bahan organik berbeda-beda pada setiap jenis tanah, dalam hal ini terkait dengan tipe dan kadar klei, serta kadar Al dan Fe. Di samping itu, vegetasi alami dan tutupan lahan yang berada di atas permukaan tanah juga mempengaruhi kadar bahan organik dalam tanah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan dua jenis tanah dalam mengikat bahan organik yang berasal dari kompos dikaitkan dengan perbedaan tutupan lahan. Contoh tanah yang digunakan yaitu Andosol Sukamantri dan Latosol Dramaga dengan tutupan lahan berupa tegalan dan kebun campuran. Contoh tanah diambil dari dua kedalaman teratas pada setiap jenis tanah. Bahan organik yang ditambahkan berupa kompos kotoran sapi, kompos kotoran ayam dan kompos jerami. Sifat-sifat tanah yang ditetapkan meliputi kadar C-organik, Al-dd dan tekstur tanah.
Keyword: 

Judul: Pengikatan C-Organik setelah Penambahan Beberapa Jenis Kompos pada Dua Jenis Tanah dengan Tutupan Lahan yang Berbeda
Abstrak: Kadar bahan organik dalam tanah ditentukan oleh dua faktor yaitu sifat tanah itu sendiri dan sumber bahan organik yang diterima oleh tanah. Sumber bahan organik yang diterima oleh tanah berasal dari vegetasi alami (atas permukaan tanah), dari bawah permukaan tanah (akar tanaman) serta diberikan dalam bentuk amelioran berupa kompos. Secara umum, kadar bahan organik di dalam tanah tidak lebih besar dari 3-5 persen, tetapi pengaruhnya sangat penting bagi tanah. Bahan organik di dalam tanah terdapat dalam tiga bentuk yaitu bebas, berikatan dengan klei, serta berikatan dengan Al dan Fe. Kemampuan tanah dalam mengikat bahan organik berbeda-beda pada setiap jenis tanah, dalam hal ini terkait dengan tipe dan kadar klei, serta kadar Al dan Fe. Di samping itu, vegetasi alami dan tutupan lahan yang berada di atas permukaan tanah juga mempengaruhi kadar bahan organik dalam tanah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan dua jenis tanah dalam mengikat bahan organik yang berasal dari kompos dikaitkan dengan perbedaan tutupan lahan. Contoh tanah yang digunakan yaitu Andosol Sukamantri dan Latosol Dramaga dengan tutupan lahan berupa tegalan dan kebun campuran. Contoh tanah diambil dari dua kedalaman teratas pada setiap jenis tanah. Bahan organik yang ditambahkan berupa kompos kotoran sapi, kompos kotoran ayam dan kompos jerami. Sifat-sifat tanah yang ditetapkan meliputi kadar C-organik, Al-dd dan tekstur tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan kompos mengakibatkan terjadi peningkatan kadar C-organik terikat klei, C-organik terikat Fe dan Al serta bahan organik bebas pada setiap jenis tanah. Besarnya peningkatan C-organik yang terikat selama masa inkubasi 3 bulan bervariasi antar dan pada setiap jenis tanah. Tanah Andosol Sukamantri mengikat bahan organik dalam jumlah yang lebih kecil dibandingkan Tanah Latosol Dramaga. Tanah dengan tutupan lahan kebun campuran mengikat bahan organik dalam jumlah yang lebih kecil dibandingkan tutupan lahan tegalan. Kadar C-organik terikat klei lebih besar dibanding kadar C-organik terikat Fe dan Al serta bahan organik bebas pada setiap jenis tanah. Tanah Andosol Sukamantri memiliki ratio klei terhadap bahan organik dan ratio Al-dd terhadap bahan organik yang rendah dibanding tanah Latosol Dramaga. Ratio klei terhadap bahan organik dan ratio Al-dd terhadap bahan organik pada lapisan atas lebih rendah dibanding lapisan bawah pada setiap jenis tanah. Ratio klei terhadap bahan organik dan ratio Al-dd terhadap bahan organik pada setiap jenis tanah mengalami penurunan setelah dilakukan penambahan kompos.
Keyword: Organic Carbon, Clay Bound Organic Carbon, Fe and Al Bound Organic Carbon

Judul: Support Vector Regression (SVR) with Optimal Hyperparameters and its Application in Rupiah Exchange Rate Prediction
Abstrak: Nilai tukar Rupiah terhadap United States Dollar (USD) merupakan harga satu unit USD dalam Rupiah. Support Vector Regression (SVR) digunakan untuk memprediksi nilai tukar Rupiah beberapa minggu ke depan. Data yang digunakan pada penelitian ini berada pada periode 6 Januari 2019 hingga 31 Desember 2023. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh dari harga-harga pasar internasional seperti gas alam, nikel, dan minyak bumi, tingkat inflasi di Indonesia, dan tingkat suku bunga Bank Indonesia terhadap nilai tukar Rupiah, membandingkan model Support Vector Regression dengan berbagai kernel dan skenario, dan memprediksi nilai tukar Rupiah menggunakan model paling baik dalam penelitian ini pada periode 7 Januari 2024 hingga 24 Maret 2024. Model SVR paling baik pada penelitian ini adalah model SVR dengan kernel RBF yang dilatih pada data training dengan hyperparameter C = 10, e = 0.2, dan ? = 0.01 menggunakan skenario ke-3. Model tersebut memiliki MAPE sebesar 0.984% dan trend accuracy sebesar 0.635. Nilai tukar Rupiah diprediksi mengalami tren negatif selama 12 minggu ke depan., The Rupiah exchange rate against the United States Dollar (USD) is the price of one USD unit in Rupiah. Support Vector Regression (SVR) model used to predict the Rupiah exchange rate for over few weeks. The data used in this research covers the period from January, 6-th 2019 to December, 31-st 2023. The aim of this research is to see the influence of international market prices such as natural gas, nickel, and petroleum, the inflation rate in Indonesia, and Bank Indonesia interest rate on the Rupiah exchange rate, to compare Support Vector Regression models with various kernels and scenarios, and to predict the Rupiah exchange rate using the best model in this study for the period from January, 7-th 2024 to March, 24-th 2024.The best SVR model in this research is the SVR model with RBF kernel which is trained on training data with hyperparameters C = 10, e = 0.2, and ? = 0.01 using the 3rd scenario. This model has a MAPE of 0.984% and a trend accuracy of 0.635. The Rupiah exchange rate is predicted to experience a negative trend over the next 12 Weeks.
Keyword: Support Vector Regression, Rupiah Exchange Rate, Trend Accuracy, Prediction