Judul: Fluks CH4, Co, dan N2O Dari Permukaan Tanah Pada Berbagai Tipe Penggunaan Lahan di Sulawesi Tengah
Abstrak: Penggunaan laban memberikan pengaruh yang berbeda terhadap fluks CH4• CO2 dan N20. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besar fIuks gas tersebut dari permukaan tanah pada erram penggunaan laban di sekitar Taman Nasional Lore Lindu. Kawasan ini menerima hujan sepanjang tahun. Pada periode bulan Oktober-Maret menerirna curah hujan lebih rendah dari periode April-September. SampeJ gas diambil sebulan sekali dengan tiga kali ulangan tiap laban, selama sepuluh bulan pengamatan dari bulan Januari sampai Oktober 2002. Lahan yang digunakan yaitu lahan hutan sekunder, kakao, padi ladang, jagung, cabe dan lahan alang-alang.
Keyword: 

Judul: Fluks CO2 dari Penggunaan Lahan Hutan, Teh dan Hortikultura pada Andisol Jawa Barat
Abstrak: Peningkatan konsentrasi gas CO2, CH4 dan N2O di atmosfer dapat disebabkan oleh emisi antropogenik dari penggunaan bahan bakar fosil sebagai sumber energi dan sebagian kecil dari perubahan penggunaan lahan. Karbon dioksida (CO2) adalah salah satu gas rumah kaca penting yang menyebabkan pemanasan global. Fluks CO2 terukur merupakan akumulasi dari respirasi akar (autotrophic respiration) dan dekomposisi bahan organik oleh mikrob (heterotrophic respiration). Pengukuran dengan metode pengecualian akar atau dengan membuat plot bera memberikan perkiraan yang lebih baik dalam memperhitungkan respirasi akar dan pengaruh dari dekomposisi bahan organik tanah oleh mikrob terhadap fluks CO2. Penelitian ini untuk mengetahui fluks CO2 pada tanah mineral yang mengandung bahan organik tinggi (Andisol) dengan suhu udara rendah pada penggunaan lahan hutan, perkebunan teh dan tanaman hortikultura serta untuk mengetahui pengaruh bahan organik tanah dan faktor lingkungan terhadap fluks CO2. Fluks CO2 diukur dari setiap lokasi selama 25 minggu. Pengukuran dilakukan pagi jam 6.30-10.00 WIB dan siang hari jam 12.30-15.00 WIB menggunakan close chambers method. Pengambilan sampel gas dilakukan secara time series pada interval waktu 0, 3 dan 6 menit. Faktor lingkungan yang diamati adalah kadar air tanah, ruang pori tanah berisi air, suhu tanah, suhu udara, kelembaban udara, dan curah hujan. Juga dilakukan penentuan jumlah respirasi tanah, C-organik tanah dan total mikrob di laboratorium. Hasil pengukuran fluks menunjukkan jenis penggunaan lahan atau vegetasi mempengaruhi jumlah fluks CO2 dari permukaan tanah. Rata-rata fluks CO2 lokasi plot bera 7.32 ton C-CO2 ha-1 th-1, hortikultura 15.60 ton C-CO2 ha-1 th-1, teh 10.22 ton C-CO2 ha-1 th-1 dan hutan 15.62 ton C-CO2 ha-1 th-1. Kontribusi terbesar fluks CO2 berasal dari respirasi akar dan dipengaruhi oleh jumlah total mikrob tanah. Hasil pengukuran suhu tanah dan suhu udara menunjukkan korelasi positif yang signifikan dengan fluks CO2 kecuali di hutan sedangkan kelembaban udara berkorelasi negatif pada lokasi bera, hortikultura dan teh. Ruang pori tanah yang berisi air atau water-filled pore spaces (WFPS) berkorelasi negatif di lokasi plot bera dan perkebunan teh dan berkorelasi positif di lokasi hortikultura dan hutan terhadap fluks CO2. Pengukuran di laboratorium menunjukkan respirasi tanah dan C-organik tanah lebih tinggi terjadi pada lapisan 0-20 cm dan menurun dengan meningkatnya kedalaman tanah. Fluks CO2 dipengaruhi juga oleh faktor lingkungan secara bersama-sama seperti suhu tanah, kadar air di dalam ruang pori tanah atau kelembaban tanah yang mempengaruhi aktivitas mikrob dan pertumbuhan tanaman.
Keyword: C-organik, dekomposisi, kelembaban tanah, respirasi akar, respirasi tanah, suhu tanah.

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation