Judul: Pengaruh Kedalaman Muka Air Tanah dan Dosis Terak Baja terhadap Hidrofobisitas Tanah Gambut, Emisi Karbon, dan Produksi Kelapa Sawit
Abstrak: Pengembangan kelapa sawit pada lahan gambut mensyaratkan drainase tanah untuk dengan membuat saluran-saluran guna menurunkan muka air tanah dan menciptakan ruang perakaran yang sesuai untuk pertumbuhan dan produksi tanaman. Drainase yang berlebihan menyebabkan terjadinya kekeringan tanah gambut dan menyebabkan terjadinya hidrofobisitas, sehingga gambut mengalami penurunan dalam kemampuan memegang air, infiltrasi tanah, erosi permukaan, dan membatasi pertumbuhan tanaman yang diusahakan di atasnya. Penelitian ini disusun dalam suatu rangkaian percobaan dengan tujuan untuk: 1) mengkaji hidrofobisitas tanah gambut dari lingkungan perkebunan kelapa sawit, 2) mengkaji pengaruh kedalaman muka air tanah dan dosis amelioran terhadap hidrofobisitas tanah gambut dan perubahan sifat fisik lainnya, 3) mengkaji pengaruh kedalaman muka air tanah dan dosis terak baja terhadap emisi karbon dari tanah gambut, dan 4) mengkaji pengaruh kedalaman muka air tanah dan dosis terak baja terhadap pertumbuhan dan produksi kelapa sawit. Penelitian tahap pertama menggunakan tanah gambut saprik dan hemik dari kebun Panai Jaya (PAJ) yang berumur 6 tahun dan tanah gambut dari kebun Meranti Paham (MEP) yang berumur > 20 tahun. Sampel tanah gambut terlebih dahulu dipanaskan pada suhu 50o C dengan berbagai interval waktu pemanasan, kemudian diamati hidrofobisitasnya dengan metode Water Drop Penetration Time (WDPT). Analsis sifat-sifat tanah meliputi kadar air tanah, kemasaman total, kadar COOH, dan fenolat-OH. Penentuan kadar air kritis (KAK) menggunakan model hubungan eksponensial antara hidrofobisitas dan kadar air tanah (KAT) pada peluang kejadian 60-80%. Fourier Transform Infra Red (FTIR) digunakan untuk evaluasi hidrofobisitas dengan mengetahui keberadaan gugus-gugus fungsional dalam tanah gambut. Penelitian tahap kedua di laboratorium dengan aplikasi dosis terak baja (0; 7.17; 14.81; dan 22.44 g pot-1) pada dua jenis tanah gambut (saprik dan hemik) dan dua kelembaban tanah yaitu kapasitas lapangan dan kering (hidrofobik). Setelah diinkubasi selama 60 hari, sampel diamati sifat-sifatnya dan wettability dengan metode WDPT dan FTIR. Penelitian di lapangan dilakukan di blok tanaman kelapa sawit umur 6 tahun di kebun PAJ dengan perlakuan terdiri dari tiga kedalaman muka air tanah (MAT) dan empat dosis terak baja (0; 3.15; 6.51; 9.86 kg pohon-1). Kedalaman muka air tanah (MAT) terdiri dari MAT-1 (30-50 cm), MAT-2 (45-70 cm), dan MAT-3 (70-90 cm). Penelitian disusun dalam rancangan acak kelompok petak terpisah dengan kedalaman muka air tanah sebagai petak utama dan dosis terak baja sebagai anak petak. Pengamatan meliputi kadar air tanah aktual, hidrofobisitas aktual, emisi CO2, pertumbuhan, produksi kelapa sawit, subsiden, dan kadar logam berat dalam buah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hidrofobisitas tanah gambut dalam penelitian ini berhubungan negatif (eksponensial) dengan kadar air tanah, iii kemasaman total, kadar karboksilat, dan OH-fenolat. Penurunan kadar air tanah, kemasaman total, kadar karboksilat, dan kadar OH-fenolat akan meningkatkan hidrofobisitas tanah gambut. Penurunan kadar air tanah menyebabkan peningkatan rasio komponen hidrofobik terhadap komponen hidrofilik, dan tanah gambut mengalami hidrofobisitas. Kadar air kritis (KAK) untuk terjadinya hidrofobisitas tanah gambut dari lokasi penelitian yang diperoleh adalah 201 – 223%, 293 – 307%, 118 -126%, dan 184 – 213%, berturut-turut untuk PAJ hemik > PAJ saprik > MEP hemik > MEP saprik. Tanah gambut hemik akan mengalami hidrofobisitas lebih cepat daripada jenis saprik. Tanah gambut PAJ membutuhkan kadar air yang lebih tinggi dibandingkan tanah gambut MEP agar tanah gambut
Keyword: emisi CO2, hidrofobisitas, kelapa sawit, tanah gambut, terak baja

Judul: Carbon dioxide (CO2) and Methane (CH4) emission on Oil Palm Peatland with various peat thickness and plant age.
Abstrak: Gambut menyimpan fraksi besar sumber karbon di daratan bumi hingga 528.000 Mt yang dapat hilang karena proses dekomposisi. Lahan gambut memiliki potensi tinggi dalam memenuhi kebutuhan investasi untuk perluasan kebun kelapa sawit, hal ini terkait dengan Indonesia sebagai negara yang memiliki lahan gambut tropik terluas dari total gambut tropik di Asia Tenggara (20,073 juta ha) dan adanya fakta bahwa kelapa sawit pada lahan gambut mampu berproduksi tinggi terutama pada lahan gambut saprik yang dapat mencapai produksi rata-rata 23,08 ton tandan buah segar per hektar per tahun. Namun pengembangan agribisnis kelapa sawit di lahan gambut dapat merupakan sumber emisi gas rumah kaca seperti gas CO2 and CH4. Oleh karena itu, dengan semakin pesatnya perkembangan agribisnis kelapa sawit, kajian mendalam tentang emisi CO2 dan CH4 yang sangat dipengaruhi oleh teknik pengelolaan kebun kelapa sawit dan karakteristik inhern dari gambut perlu dilaksanakan, karena pelepasan CO2 dan CH4 dari lahan gambut ke atmosfer sangat berpengaruh nyata dalam pemanasan global. Penelitian emisi CO2 dan CH4 dilaksanakan di lahan gambut Meulaboh, Aceh Barat dan di Laboratorium Kesuburan Tanah dan Bioteknologi Tanah Fakultas Pertanian, Program Studi Ilmu Tanah, Institut Pertanian Bogor pada bulan Mei 2008 sampai dengan Mei 2009. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengkarakterisasi sifat fisiko kimia gambut yang berkaitan erat dengan emisi CO2 dan CH4 pada kebun kelapa sawit yang memiliki keragaman dalam ketebalan gambut, umur tanaman dan tingkat kematangan gambut, (2) mempelajari pengaruh dosis N terhadap fluks CO2 pada bahan gambut dengan tingkat kematangan yang berbeda, (3) mengevaluasi emisi CO2 dan CH4 di rhizosfer dan non rhizosfer pada perkebunan kelapa sawit yang memiliki keragaman dalam ketebalan gambut dan umur tanaman. v Sampel bahan gambut yang digunakan untuk karakterisasi sifat fisiko kimia gambut dan percobaan pengaruh dosis N berasal dari kebun kelapa sawit di Desa Suak Puntong, Suak Raya dan Cot Gajah Mati yang dikelompokkan berdasarkan tingkat kematangan gambut. Percobaan pengaruh dosis N disusun dengan menggunakan rancangan percobaan faktorial dalam rancangan acak lengkap (RAL) dengan tiga kali ulangan. Faktor pertama adalah dosis pupuk N (N) yang terdiri dari 5 taraf yaitu: 0 g/100 g gambut (n0), 0,25 g/100 g tanah (n1), 1 g/100 g tanah (n2), 4 g/100 g tanah (n3), 16 g/100 g tanah (n4). Faktor kedua adalah tingkat kematangan gambut (G) yang terdiri dari fibrik (g1), hemik (g2), dan saprik (g3). Dengan demikian diperoleh 15 kombinasi percobaan yaitu n0 g1, n0 g2, n0 g3, n1 g1, n1 g2, n1 g3,n2 g1, n2 g2, n2 g3, n3 g1, n3 g2, n3 g2, n4 g1, n4 g2, n4 g3. Sedangkan untuk mengkaji emisi CO2 dan CH4 dilakukan serangkaian kegiatan yang diawali dengan penentuan lokasi kebun kelapa sawit, pembuatan transek, pemasangan sungkup permanen, pengambilan sampel gas dan analisis gas di lapang dengan menggunakan alat kromatografi gas tipe CP-400 yang dilengkapi dengan program Galaxie CDS. Beberapa karakteristik tanah gambut Meulaboh, Aceh Barat menunjukkan bahwa pH H2O=2,9 - 3,9 dan pH KCl= 2,23 - 3,07, kadar air tergantung pada tingkat kematangan gambut (gambut fibrik= 539,9 - 1187,4%, hemik=268,5 - 479,8%, dan saprik=105,7 - 242,5%), kadar abu 1,8 - 5,9%, kandungan C-organik 53,4-57,6%, kandungan bahan organik 94,1 - 98,1%, kandungan kemasaman
Keyword: 

Judul: Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) for Classification Brain Tumor MRI Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak menggunakan citra MRI dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah citra MRI otak yang terdiri dari citra tumor otak glioma, meningioma, hipofisis, dan negatif tumor yang dibagi kedalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Selanjutnya data latih dilakukan penyeimbangan dengan teknik oversampling. Dilakukan pengembangan model untuk mendeteksi tumor otak (biner), dan juga model untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak (multiclass). Parameter yang digunakan dalam pengembangan model adalah jumlah ukuran filer = 2 dan kedalaman = 4, dengan qubit 4, dan dilatih dengan jumlah epoch sebanyak 10. Data akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network yang terdiri dari lapisan quantum convolution, lapisan flatten, dan lapisan dense. Model multiclass mendapatkan akurasi 52%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 62%, sedangkan model biner mendapatkan akurasi 88%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 89%.
Keyword: Citra MRI, Klasifikasi Citra, QCNN, Tumor Otak