Judul: Tingkat Dan Pola Perubahan Beberapa Sifat Fisik Tanah Pada Latosol Darmaga Akibat Penberian Garam Dapur Dan Masa Inkubasi
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari tinqkat, pola dan kecepatan perubahan beberapa sifat fisik tanah Latosol Darmaga sebagai akibat pemberian garam dan masa inkubasi. Penelitian ini diharapkan dapat membuka cakrawala penelitian yang lebih luas yanq menyanqkut masalah garam dalam tanah dan air. Sampai masa inkubasi 10 minqgu, perlakuan qaram berpenqaruh sangat nyata meninqkatkan bobot isi tanah (15.12% dari kontrol), air tersedia (67.50%), dan kadar air kappasitas lapanq ( 3 0 . ~ 2 % )serta sangat nyata menurunkan ruang poritotal(7.45% dari kontrol) dan ruanq poridrainase cepat (54.77$), tetapi tidak nyata terhadap ruanq poridrainase lambat.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pengelolaan tanah dan sisa tanaman terhadap beberapa sifat fisik tanah
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui pengaruh pengelolaan tanah dan pemanfaatan sisa tanaman terhadap beberapa sifat fisik tanah seperti bobot isi, ruang pori total, pori drainase cepat, pori drainase lambat, air tersedia, permeabilitas, indeks stabilitas agregat dan ketahanan penetrasi tanah. Petak percobaan yang digunakan terdapat di kebun percobaan Jurusan Tanah, Fakultas Pertanian Institut Pertanian Bogor di Darmaga, Kabupaten Bogor, pada tanah Latosol, Ukuran tiap petak percobaan adalah 22 x 2 m². Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok. Pengelompokan dibuat berdasarkan kemiringan lereng yakni lereng 7, 9 dan 14 persen. Perlakuan yang diberikan adalah pengolahan tanah dan sisa tanaman yaitu (1) Pengelolaan tanah pada musim tanam sebelumnya tanpa diberi sisa tanaman dan tanpa tanaman (K); (2) Pemanfaatan sisa tanaman sebagai mulsa disertai pengolahan tanah pada baris tanaman (M₁Po) dan (3) Pemanfaatan sisa tanaman yang diinkorporasi dengan pencangkulan tanah satu kali (MoP1). Dosis sisa tanaman (Jerami padi) yang diberikan adalah 3.36 ton/ha. Beberapa sifat fisik pada lokasi penelitian sudah cu- kup baik, yaitu: (1) bobot isi tanah mempunyai nilai ra- ta-rata 0.95 g/cm³ pada K, 0.99 g/cm³ pada M₁Po dan 0.93 g/cm³ pada MoP1; (2) porositas tanah mempunyai nilai 63.99 persen pada K, 62.77 persen pada M₁Po dan 65.00 persen pa- da MoP1 (3) air tersedia termasuk kelas sedang sampai tinggi yaitu mempuyai nilai rata-rata 15.08 persen pada K, 14.38 persen pada M₁Po dan 13.66 persen pada MoP1; (4) permeabilitas tanah termasuk kelas sedang yaitu mempunyai nilai 3.15 cm/jam pada K, 6.01 cm/jam pada M₁Po dan 5.38 cm/jam pada MoP₁; dan (5) ketahanan penetrasi tanah yang cukup rendah mempunyai nilai kurang dari 15 kg F/cm² pada setiap kedalaman 0 - 5 cm, 5 10 cm, 10 15 cm dan 15 20 cm. ...
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: