Judul: The Development of Detailing Method for Soil Map Unit  (smu) from Semi-Detailed Soil Maps (1:50,000) in Tropical Areas
Abstrak: Saat ini peta tanah telah tersedia hampir di seluruh dunia, termasuk di Indonesia, pada berbagai tingkat skala. Pada metode yang berlaku selama ini, meningkatkan skala peta dilakukan dengan mensurvei kembali daerah yang sama dengan titik pengamatan lebih rapat untuk memperoleh informasi lebih detail untuk disajikan di peta. Survei membutuhkan biaya tinggi, waktu panjang, serta berisiko tinggi terutama di daerah terpencil, sulit terjangkau, dan berbahaya. Di sisi lain di negara maju beriklim sedang telah berkembang metode pemetaan tanah digital yang memungkinkan teknik pendetailan tanpa survei kembali. Pemetaan tanah digital memungkinkan membuat peta skala atau resolusi lebih tinggi dari peta berskala dan beresolusi lebih rendah. Prinsipnya dengan menggunakan sejumlah prosedur untuk mengambil kesimpulan beresolusi tinggi dari sejumlah peubah beresolusi lebih rendah. Pemetaan tanah digital menjadi jalan keluar yang hemat biaya, waktu, serta rendah risiko meskipun data terbatas. Namun, prosedur pada pemetaan tanah digital bersifat spesifik lokasi sehingga perlu penyesuaian jika diterapkan di wilayah lain. Akurasi pemetaan tanah digital masih beragam dan dipengaruhi oleh data input. Akurasi ini berpeluang ditingkatkan dengan tersedianya data digital elevation model (DEM) dan penginderaan jauh yang lebih baik dan lebih detil. Wilayah tropis memiliki sejumlah kendala seperti liputan awan dan tajuk vegetasi yang lebat sehingga sensor penginderaan jauh pasif terhalang untuk merekam data permukaan tanah. Hal tersebut berbeda dengan kondisi atmosfer di wilayah sedang yang kering, lebih bebas awan, serta tajuk vegetasi lebih jarang. Dengan demikian, salah satu kovariat yang dapat diandalkan untuk memprediksi tanah di daerah tropis adalah data DEM beserta turunannya yang mewakili relief atau topografi. Sementara kovariat lain yang dihasilkan teknologi SAR, data fusion, dan feature fusion membutuhkan pengolahan lebih lanjut. Penelitian ini dilakukan untuk mengisi ceruk keterbatasan riset pendetailan SPT dengan pemetaan tanah digital di wilayah ekuator yang beriklim tropis seperti Indonesia, termasuk dengan keragaman sub-iklimnya. Indonesia memiliki keragaman subiklim yaitu daerah beriklim hutan hujan tropis (Af), sabana (Aw) dan monsun tropis (Am). Penelitian ini bertujuan untuk mencari cara yang mudah, murah, dan cepat untuk mendetailkan SPT dari peta tanah yang telah tersedia. Tujuan tersebut dirinci menjadi 3: 1) memperoleh machine learning yang paling cocok untuk proses pendetailan SPT dari peta tanah semi detail (setara skala 1:50.000) serta untuk memperoleh kombinasi kovariat penaksir yang paling sesuai di wilayah sub iklim Aw; 2) memilih machine learning dan kombinasi kovariat penaksir di wilayah sub iklim Am; 3) mengembangkan teknik optimasi untuk memperbaiki kinerja machine learning dan kombinasi kovariat penaksir terpilih di wilayah sub iklim Af. Pemetaan tanah digital menggunakan beragam kombinasi kovariat penaksir yang diturunkan dari data DEM dan penginderaan jauh yang ditumpuk menjadi kumpulan data. Berikutnya dibuat data latih (training data) dari SPT yang tersedia pada peta tanah warisan skala 1:50.000 menggunakan purposive systematic sampling dan penetapan posisi dalam topografi dengan pengetahuan tersembunyi (tacit knowledge) di virtual globe Google Earth dan perangkat lunak System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA). Data latih sebanyak 76 poligon, 783 poligon, dan 1.131 poligon masing-masing untuk Timor Tengah Utara, Jember, dan Bogor bersama kombinasi kovariat penaksir menjadi data input. Data diproses oleh algoritma machine learning K-Nearest Neighbour (KNN), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), dan Support Vector Machine (SVM) dengan perangkat lunak
Keyword: Machine learning, digital soil mapping, tacit knowledge, soil map unit

Judul: Evaluasi ketelitian pemetaan tanah detail dan keragaman spasial tanah pada dua satuan peta di daerah Bogor
Abstrak: Peta tanah detail dimaksudkan untuk tujuan-tujuan praktis dalam perencanaan pelaksanaan bidang pertanian dan keteknikan. Oleh karenanya ia memerlukan ketelitian tinggi baik secara taksonomik maupun kartografik. Hal ini hanya dapat dicapai jika metode pemetaan serta faktor-faktor lainnya yang berkaitan cukup baik. Jika pemetaan tanah detail dilakukan kurang teliti, dapat menyebabkan keragaman satuan peta meningkat. Keragaman tanah dapat menurunkan kualitas peta tanah dan menjadi hambatan dalam penggu- naannya. Jika dalam satuan peta tanah terdapat perbedaan tanah yang besar maka ia tidak dapat dikelola dengan cara yang sama. Di Indonesia metode pemetaan tanah detail atau semi detail biasa menggunakan sistem grid sistematik. Secara konvensional tiap satuan peta diwakili oleh satu atau dua profil pewakil. Metode yang serupa telah digunakan dalam pemetaan tanah detail di Kebun Percontohan Blok Babakan, Desa Sukajaya, di kaki Gunung Salak. Masalah yang sering dipertanyakan, apakah sifat-sifat tanah yang dicerminkan pedon pewakil dapat mengatasi keragaman area anisotrofik di lapangan, mengingat sesuai dengan faktor-faktor pembentuknya, tanah mempunyai keragaman sifat-sifat secara spasial. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi (1) ketelitian pemetaan tanah detail yang menggunakan metode sistem grid sistematik; (2) karakteristik ragam spasial satuan peta tanah detail; dan (3) kemampuan pedon pewakil menduga nilai tengah sifat-sifat satuan peta tanah. Untuk mencapai tujuan tersebut telah digunakan metode pengamatan lapang sistem transek dan pendekatan lanskap serta metode penarikan contoh tersarang. Hasil-hasil penelitian menunjukkan bahwa metode grid sistematik kurang mampu memantau perubahan-perubahan pola lanskap sehingga terdapat penyimpangan-penyimpangan dalam hal (a) ketelitian kartografik, (b) batas-batas satuan peta, dan (c) satuan peta tanah itu sendiri. Metode transek dan pendekatan lanskap lebih mampu memantau perubahan-perubahan bentuk dan kemiringan lereng yang terkait pada pola lanskapnya. Secara spasial keragaman sifat-sifat tanah di daerah penelitian lebih banyak disebabkan oleh sifat-sifat yang diturunkan secara geologik. Dengan metode transek dan pendekatan lanskap satuan peta yang dihasilkan cukup homogen secara spasial, dan efisiensi pemetaan cukup tinggi.
Keyword: Topography

Judul: Kandungan Kolesterol dan Vitamin A Ayam Arab yang Diberi Jamu Ternak Melalui Air Minum
Abstrak: Egg as one source of protein needed by the body contains high amount of essential amino acids, however in reality there is a constraint factor in consuming the eggs which is the high level cholesterol in an egg. Nowadays the cholesterol content of eggs is feared by most of the public in relation to its effect. Excess cholesterol can cause health problems, but on the other hand the yolks contain vitamin A which is good for the body. This research was aimed to study the cholesterol and vitamin A content of Arab chicken egg yolks with addition of herbs through drinking water it is expected to reduce the cholesterol level and increase the amount of vitamin A in egg yolks. This experiment was conducted in poultry house in block C of Animal Science Faculty, Bogor Agricultural Institute, it lasted from June to August 2011. Chicken used in this study was 48 arab hens by age 19 weeks. Research procedures include the preparation of cages and equipment, maintenance and provisions of herbal medicine. The design used in this study was a completely randomized design (CRD). The content of cholesterol during 5 weeks of herbal medicine with level of 5 ml per head and 10 ml per head was 535.28 mg/100 g up to 563.51 mg/ 100 g. The addition of herbal medicine for 3 consecutive days (per week) are mixed in hens drinking. The level differences does not affect the content of cholesterol in egg yolk, but the existence of different herbal medicine addition level provides different amount of vitamin A. The content of vitamin A in egg yolks for a treatment P0 (without herbs) amounted to 596.787 μg/ 100 g, P1 (herbs 5 ml/head/day) : 700.034 μg/ 100 g and P2 (10 ml/head/day) : 800.962 μg/ 100 g.
Keyword: