Judul: Optimasi Sistem Irigasi Bawah Permukaan untuk Peningkatan Produktivitas Tanaman dan Air dengan Algoritma Genetika
Abstrak: Permintaan tanaman holtikultura pada tahun 2018 – 2019 meningkat menjadi 4.588 ton dari sebelumnya hanya sebesar 1.628 ton. Namun, kurangnya pengetahuan petani akan penanganan dan budidaya tanaman hortikultura menjadi salah satu penyebab tidak terpenuhinya permintaan. Irigasi bawah permukaan digunakan untuk memaksimalkan kebutuhan air tanaman langsung ke daerah perakaran tanaman. Skenario pengairan dibagi menjadi 3 dengan mengatur tinggi muka air (TMA) pada bak kontrol setinggi 13 cm (TMA1), 10 cm (TMA2) dan 7 cm (TMA3). Produktivitas air (WP) tertinggi terjadi pada TMA2 sebesar 1,60 kg/m3. WP pada TMA2 lebih besar 34% dibandingkan TMA1 dan lebih besar 9% dibandingkan TMA3. Luas lahan 0,795 m2 menghasilkan bobot panen pada TMA2 seberat 0,25 kg, TMA3 seberat 0,22 kg dan TMA1 seberat 0,18 kg. Identifikasi JST dilakukan menggunakan data rerata tinggi muka air (WL) sebagai input dan data bobot panen sebagai output, maka didapatkan nilai R2 > 0,9. Nilai bobot panen optimal berdasarkan identifikasi AG didapatkan sebesar 0,3 kg dengan WL optimum pada 3 fase pertumbuhan (initial stage, mid-season, late-season) secara berturutan adalah 12,8 cm, 7 cm, 7,2 cm dan WP sebesar 1,96 kg/m3 lebih besar 22,5 % dibandingkan WP pada skenario TMA2., The demand for horticultural crops in 2018-2019 increased to 4,588 tons from previously only 1,628 tons. However, the lack of knowledge of farmers about the handling and cultivation of horticultural crops is one of the reasons for the non-fulfillment of demand. Subsurface irrigation is used to maximize crop water demand directly to plant root areas. Irrigation scenarios are divided into 3 by adjusting the water level (TMA) in the control tank as high as 13 cm (TMA1), 10 cm (TMA2) and 7 cm (TMA3). The highest water productivity (WP) occurs at TMA2 of 1.60 kg/m3. WP at TMA2 greater than 34% compared to TMA1 and greater than 9% compared to TMA3. The land area of 0.795 m2 produces a harvest weight of TMA2 weighing 0.25 kg, TMA3 weighing 0.22 kg and TMA1 weighing 0.18 kg. ANN identification was carried out using average water level (WL) data as input and harvest weight data as output, so the value of R2 > 0.9 was obtained. The optimal harvest weight value based on AG identification was obtained at 0.3 kg with optimum WL at 3 growth phases (initial stage, mid-season, late-season) respectively 12.8 cm, 7 cm, 7.2 cm and WP of 1.96 kg/m3 greater than 22.5% compared to WP in the TMA2 scenario.
Keyword: enetic algorithm, artificial neural network, pakcoy, TMA

Judul: Optimization of Water Management to Reduce Greenhouse Gas Emissions in Paddy Fields Using Genetic Algorithms
Abstrak: Perbedaan tinggi muka air dan kelembaban tanah pada lahan padi sawah dapat mempengaruhi produktivitas tanaman dan total emisi gas rumah kaca yang dihasilkan, terutama CH4 dan N2O. Tujuan Penelitian ini adalah menganalisis pengaruh pengelolaan air dengan ketinggian muka air yang berbeda terhadap besarnya potensi pemanasan global atau global warming potential (GWP) yang dihasilkan lahan sawah, mengembangkan model untuk mengetahui hubungan tinggi muka air (WL) dan kelembaban tanah (SM) terhadap emisi gas rumah kaca (GRK) dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST), dan melakukan optimisasi menggunakan Algoritma Genetika untuk pengelolaan air khususnya penentuan tinggi muka air dan kelembaban tanah. Penelitian ini dilakukan di laboratorium Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan IPB pada bulan Januari hingga Mei 2018. Penanaman padi dibedakan menjadi tiga rezim air, yaitu rezim tergenang (RT), rezim basah (RB), dan rezim kering (RK). Ketinggian air dan kelembaban tanah diukur setiap 30 menit hingga tiba waktu panen. Pengambilan sampel gas juga dilakukan setiap minggu untuk mengetahui jumlah gas CH4 dan N2O yang dihasilkan tanaman padi selama satu musim tanam. Tinggi tanaman, jumlah anakan, dan jumlah malai juga diukur untuk melihat pengaruh pengelolaan air. Hasil penelitian menunjukkan produktivitas lahan pada perlakuan RT, RB, dan RK adalah 6.51 ton/ha, 6.85 ton/ha, dan 6.18 ton/ha. Total GWP aktual yang dihasilkan dengan pengelolaan air RT, RB, dan RK berurutan sebesar 1376 kg CO2-eq/ha, 948 kg CO2-eq / ha, dan 1522 kg CO2-eq/ha. Rezim basah (RB) merupakan perlakuan pengelolaan air terbaik untuk mendapatkan GWP rendah dengan produktivitas lahan tinggi. Untuk hasil optimisasi pengelolaan air dengan menggunakan tinggi muka air maka dihasilkan tinggi muka air pada fase awal, vegetatif, tengah musim, dan akhir musim berurutan sebesar -2.53 cm, -6.00 cm, -7.48 cm, dan -11.15 cm dengan total GWP sebesar 824.71 kg CO2-eq/ha dan produktivitas lahan sebesar 6.98 ton/ha. Sedangkan untuk hasil optimisasi pengelolaan air dengan kelembaban tanah dihasilkan kelembaban tanah pada fase awal, vegetatif, tengah musim, dan akhir musim berutan sebesar 0.544m3/m3, 0.411 m3/m3, 0.514 m3/m3, dan 0.432 m3/m3 dengan total GWP yang dihasilkan sebesar 852.57 kg CO2-eq/ha dan produktivitas lahan sebesar 6.96 ton/ha., Differences in water level and soil moisture in lowland rice fields can affect crop productivity and total greenhouse gas emissions produced, especially CH4 and N2O. The purpose of this study was to analyze the effect of water management with different water levels on the magnitude of global warming potential (GWP) produced by paddy fields, to develop a model to determine the relationship between water level (WL) and soil moisture (SM) on emissions. Greenhouse gas (GHG) using Artificial Neural Networks (ANN), and optimizing using Genetic Algorithms for water management, especially the determination of water level and soil moisture. This research was conducted in the laboratory of the Department of Civil and Environmental Engineering IPB from January to May 2018. Rice cultivation is divided into three water regimes, namely the flooded regime (RT), wet regime (RB), and dry regime (RK). The water level and soil moisture are measured every 30 minutes until harvest time arrives. Gas sampling is also carried out every week to determine the amount of CH4 and N2O gas produced by rice plants during one
Keyword: gas, gwp, sri, genetic algorithms, water level

Judul: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: