Judul: Kelarutan Nikel pada Campuran Tanah Berbahan Induk Ultrabasa dengan Gambut pada Kondisi Tidak Jenuh dan Jenuh Air
Abstrak: Salah satu sifat khas gambut tropika adalah bobot isi gambut yang sangat rendah. Rendahnya bobot isi tanah gambut berpengaruh terhadap tingginya nilai porositas tanah gambut. Semakin tinggi nilai porositasnya maka kemampuan tanah gambut dalam menahan air dan hara dari pemupukan menjadi tidak efektif. Selain itu juga berdampak pada rendahnya daya sangga terhadap tanaman yang tumbuh di atasnya. Oleh karena itu dilakukan perbaikan sifat fisik tanah gambut salah satunya dengan mencampurkan tanah mineral. Namun tanah mineral yang tersedia berbahan induk ultrabasa dengan total nikel mencapai 5000 ppm. Kondisi di lapangan seperti pH gambut yang asam dan ketersediaan air sebagai pelarut Ni menimbulkan keraguan apabila tanah mineral ditambahkan. Oleh karena itu dilakukan pengujian kelarutan nikel pada berbagai pH dengan menggunakan larutan NH4OAc pH 7.0; 4.8; 4.2, HCl 1.0 N dan 0.1 N, serta H2SO4 1.0 N. Sedangkan perlakuan pemberian air di antaranya kondisi dikeringkan setara Berat Kering Udara, jenuh-dikeringkan mendekati Berat Kering Udara, dan jenuhdikeringkan setara Kadar Kapasitas Lapang. Hal ini bertujuan untuk melihat seberapa besar tingkat kelarutan Ni pada berbagai kondisi keasaman dan ketersediaan air. Berdasarkan hasil data yang diperoleh nikel melarut pada kondisi keasaman yang tinggi. Sementara pada kondisi kadar air yang tinggi kelarutan Ni cenderung semakin kecil.
Keyword: bobot isi, porositas, pH, gambut tropika, pemupukan

Judul: Distribusi Ni dalam Gambut di Perkebunan Sawit dan Hubungannya dengan Hara Makro dan Mikro serta Jarak dari Tanah Mineral Berbahan Induk Batuan Ultrabasa Berkadar Ni Tinggi
Abstrak: Lahan gambut di lokasi penelitian yang digunakan untuk perkebunan sawit berdampingan dengan tanah mineral berbahan induk ultrabasa dan berkadar nikel (Ni) tinggi. Kandungan Ni yang tinggi dalam tanah secara tidak langsung dapat mengakibatkan terhambatnya pertumbuhan tanaman, gangguan fotosintesis dan gangguan serapan hara. Penelitian ini bertujuan mempelajari dan mengkaji distribusi Ni dalam gambut serta hubungannya dengan hara makro kalium (K), kalsium (Ca), magnesium (Mg) dan mikro besi (Fe), mangan (Mn), tembaga (Cu), seng (Zn). Selain itu, dipelajari juga hubungan antara distribusi Ni dalam gambut dengan kedalaman gambut dan jarak terhadap tanah mineral berbahan induk batuan ultrabasa. Contoh gambut sekitar 1,0 kg diambil secara komposit dari setiap kedalaman gambut 0 – 30, 30 – 60 dan 60 – 90 cm pada transek toposekuen dari setiap jarak 100, 200, 300, 400, 500 dan 600 m dari perbatasan tanah mineral ultrabasa. Analisis contoh gambut dilakukan untuk menetapkan (i) kandungan hara makro K, Ca, Mg menggunakan amonium asetat dan (ii) kandungan Ni dan unsur mikro Fe, Cu, Zn, Mn menggunakan pengekstrak DTPA. Hasil pengukuran Ni menunjukkan bahwa kandungan Ni pada semua kedalaman dan jarak dari tanah mineral melebihi ambang batas maksimum Ni yang ditoleransi oleh tanaman. Hasil analisis korelasi menunjukkan bahwa kandungan Ni dalam gambut nyata berkorelasi negatif dengan Fe dan tidak nyata berkorelasi negatif dengan Cu. Kandungan Ni tidak nyata berkorelasi positif dengan Mn dan Zn. Kandungan Ni menurun dengan makin dalam gambut dan makin jauh dari tanah mineral. Berdasarkan hasil tersebut diatas, Fe dan Cu dapat digunakan untuk menurunkan kandungan Ni dalam gambut yang terdistribusi pada setiap kedalaman dan jarak dari tanah mineral berbahan induk batuan ultrabasa.
Keyword: distribusi Ni dalam gambut, hara makro dan mikro, tanah mineral berbahan induk ultrabasa

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