Judul: Distribution of glyphosate herbicide and its effects on soil properties and plant growth
Abstrak: Herbisida glifosat di dalam tanah penting untuk diteliti keberadaannya, karena dapat memberikan kontribusi terhadap pengetahuan tentang nasib (fate) herbisida di dalam tanah. Tujuan penelitian ini ialah: (1) Mengetahui pola sebaran herbisida glifosat yang terinflitrasi ke dalam tanah; (ii) Mengetahui pengaruh residu herbisida glifosat terhadap sifat tanah dan pertumbuhan tanaman.
Keyword: 

Judul: Analisis pergerakan herbisida glifosat pada beberapa kedalaman dan waktu pada latosol Darmaga
Abstrak: Glifosat [N-(phosphonometyl) glycine) adalah bahan aktif dari herbisida pasca tanam yang bersifat sistemik, non selektif, dan tidak mudah menguap. Glifosat bekerja dengan cara menghambat kerja enzim 5-enolpyruvil-shikimate-3- phosphate sintase (EPSPS), sehingga sel akan mati secara prematur. Di dalam tanah, herbisida berinteraksi dengan partikel tanah dan akar tanaman. Herbisida yang jatuh ke tanah akan diadsorpsi oleh partikel tanah, diserap akar tanaman, terbawa aliran permukaan, atau terdegradasi. Residu herbisida di dalam tanah tersebut dapat menyebabkan keracunan pada tanaman utama dan juga dapat menyebabkan pencemaran ke sumber air terdekat. Oleh sebab itu keberadaan residu herbisida dalam tanah perlu diperhatikan dalam kaitannya dengan upaya pelestarian lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pergerakan glifosat secara vertikal pada Latosol Darmaga dan pola penurunan konsentrasinya dalam tanah setelah perlakuan glifosat. Penelitian dilakukan pada Latosol di Kebun Percobaan Fakultas Pertanian, IPB di Cikabayan, Darmaga, Bogor. Perlakuan yang diberikan adalah dosis glifosat (3,5 kg/ha dan 1,75 kg/ha) yang disemprotkan pada petak berukuran 15x15 m². Konsentrasi glifosat di dalam tanah ditentukan dengan menggunakan HPLC (High-Performance Liquid Chromatography). Konsentrasi glifosat diukur dari tanah dan ditetapkan pada lapisan 1 (0-10 cm), 11 (10-20 cm), III (20-30 cm), IV (40-50 cm), dan V (50-60 cm); masing-masing contoh diambil pada waktu 0 HSA, 1 HSA, 2 HSA, 3 HSA, 7 HSA, 10 HSA, 14 HSA, 21 HSA, dan 28 HSA. Hasil analisis glifosat menunjukkan bahwa konsentrasi residu glifosat dalam tanah berkadar liat relatif tinggi, menurun dengan bertambahnya kedalaman dan waktu pengamatan. Selain itu, konsentrasi residu glifosat di dalam tanah lebih besar pada lereng bagian bawah (kemiringan 5,5%) daripada lereng bagian atas kemiringan 8,1%). Distribusi curah hujan yang cukup besar pada waktu penelitian dilaksanakan mengakibatkan residu glifosat dapat bergerak secara horisontal dan vertikal Dersama air infiltrasi ataupun aliran permukaan. Hal tersebut juga mengakibatkan residu glifosat cepat hilang di dalam tanah. Penurunan konsentrasi glifosat di dalam tanah terjadi secara cepat pada tiga nari pertama, sedangkan dari hari ketiga hingga hari ke-21, pola penurunannya ebih lambat hingga tidak terukur lagi pada hari ke-28…
Keyword: 

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