Judul: Dampak Gerak Penduduk Desa-Kota Terhadap Daerah Asal
Abstrak: Suatu gejala gerak penduduk yang dewasa ini menarik untuk ditelaah ialah gerak penduduk desa-kota yang senantiasa terus meningkat. Disisi lain penelitian yang memberikan perhatian terhadap masalah dampak gerak penduduk relatif masih belum banyak. Kedua hal di atas melatarbelakangi dan mendorong dilakukannya penelitian ini.
Keyword: 

Judul: Studi terhadap mobilitas sirkuler desa kota penduduk Desa Mekarjaya  : (Kasus sebuah desa di Kecamatan Cigudeg Kabupaten Bogor, Jawa Barat)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk: 1. Menelaah gejala gerak penduduk sirkulasi yang terjadi pada masyarakat desa; 2. Menelaah faktor-faktor yang menyebabkan masyarakat pedesaan melakukan sirkulasi dan karakteristik pelaku sirkulasi; 3. Menelaah situasi dan kondisi sirkulator di daerah tujuan, dan jenis-jenis pekerjaan mereka; dan 4. Menelaah seberapa jauh sumbangan yang dapat diberikan sirkulator terhadap perekonomian rumah tangga di daerah asal. Penelitian ini merupakan survai dengan mengambil lokasi di Desa Mekarjaya, Kecamatan Cigudeg. Pengambilan sampel adalah rumah tangga. Data yang dikumpulkan terdiri dari data sekunder dan data primer yang bersifat kuantitatif dan kualitatif. Data primer dikumpulkan dengan wawancara langsung dengan menggunakan daftar pertanyaan dan pedoman wawancara. Data sekunder diperoleh dari literatur-literatur yang relevan dengan tujuan penelitian. Data dianalisa secara kuantitatif dan kualitatif. Gerak penduduk telah terjadi selama puluhan tahun di Desa Mekarjaya, dan ada kecenderungan gerak penduduk tersebut dilakukan secara turun temurun. Gerak penduduk yang umum terjadi adalah gerak penduduk non permanen dalam bentuk sirkulasi dengan tujuan untuk bekerja. Kecenderungan untuk mencari pekerjaan ke daerah perkotaan sudah demikian menggejala di Desa Mekarjaya terutama untuk angkatan kerja muda gerak penduduk sirkulasi dengan tujuan bekerja hanya dilakukan oleh kaum pria...
Keyword: 

Judul: Prediction of chemical compositions of calophyllum inophyllum l. Seeds by Near Infrared (NIR) method
Abstrak: The objective of this study was to apply NIR method to predict chemical composition of Calophyllum inophyllum L. seeds accurately (moisture, fat, acid number, free fatty acid contents). The reflectance of seeds at the wavelength ranges from 1000 to 2500 nm (4000-10000 cm-1 at intervals of 4 cm-1) were measured by NIRFlex Solids Petri Apparatus. Calibration method which used in this study are principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS). Data treatment on the reflectance and absorbance spectrum are used that is: smooth average 3 points, second derivative Savitzky-Golay 9 points, normalization 0-1, combination both of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points, and combination of all data treatment. A number of 70 Calophyllum inophyllum L. seeds were used as samples. Samples were divided into two parts: ± 45 samples (2/3 of total samples) for developing calibration equation and ± 25 samples (1/3 of total samples) for performing validation. NIR data analysis shows that PLS method with NIR reflectance data and the combination both of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points is the best method of calibration and data treatment to predicting moisture contents of Calophyllum inophyllum L. seeds was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.45% and coefficient of variability (CV) of 0.81%. Prediction of fat contents of Calophyllum inophyllum L. seeds best obtained with the PLS method, the reflectance data, and the combination both of smooth average 3 points and second derivative Savitzky-Golay 9 points was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.37% and coefficient of variability (CV) of 0.62%. Prediction of acid number contents of Calophyllum inophyllum L. seeds best obtained with the PLS method, the absorbance data, and the second derivative Savitzky-Golay 9 points data treatment was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.04% and coefficient of variability (CV) of 0.09%. And prediction of free fatty acid contents of Calophyllum inophyllum L. seeds best obtained with the PLS method, the reflectance data, and the combination was all data treatments was also prediction with standard error of prediction (SEP) of 0.04% and coefficient of variability (CV) of 0.18%.
Keyword: