Judul: Pengaruh Inkubasi Dolomit terhadap Sifat Kimia Tanah dan Erapan Fosfor pada Ultisol Darmaga
Abstrak: Pengapuran merupakan salah satu upaya meningkatkan pH tanah. pH tanah adalah salah satu sifat tanah yang dapat mempengaruhi ketersediaan hara, aktivitas mikroorganisme, dan Kapasitas Tukar Kation. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh inkubasi dolomit terhadap sifat kimia tanah dan erapan fosfor (P) pada Ultisol Darmaga. Rancangan penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan tiga ulangan. Dosis dolomit yang diberikan adalah setara dengan 0 x Al-dapat ditukar (dd) (kontrol), 0.5 x Al-dd, 1.0 x Al-dd, dan 1.5 x Al-dd. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pemberian dolomit nyata meningkatkan pH tanah dan nyata menurunkan Al-dd tanah. Pemberian dolomit pada tanah tidak berpengaruh terhadap Kapasitas Tukar Kation tanah. Pada kation-kation basa dapat ditukar, dolomit nyata meningkatkan Ca-dd, Mg-dd, Na-dd tanah, tetapi tidak berpengaruh terhadap K-dd tanah. Pemberian dolomit juga meningkatkan secara nyata kejenuhan basa tanah. Secara umum pemberian dolomit setara dengan 1.5 x Al-dd memberikan hasil terbaik untuk perbaikan sifat kimia tanah di atas. Untuk erapan P, pemberian dolomit menaikkan erapan maksimum P pada perlakuan 0.5 x Al-dd akan tetapi menurunkan erapan maksimum pada perlakuan 1.5 x Al-dd. Semua perlakuan dolomit menaikkan energi ikatan P dibandingkan dengan perlakuan kontrol. Dengan demikian perlakuan dolomit pada Ultisol Darmaga memperbaiki beberapa sifat kimia tanah akan tetapi tidak selalu menurunkan erapan maksimum P.
Keyword: dolomit, erapan fosfor, sifat kimia tanah, Ultisol Darmaga

Judul: Pengaruh Dolomit pada Sifat Kimia Tanah Berkadar Aluminium Tinggi dari Jasinga Bogor
Abstrak: Kondisi iklim tropika basah memungkinkan untuk terjadinya pelapukan tanah intensif dan menghasilkan tanah-tanah terlapuk lanjut. Salah satu tanah tersebut adalah Ultisol dari Jasinga, Kabupaten Bogor yang mempunyai Al dapat ditukar (Al-dd) sebesar 24.75 cmol(+)/kg dan kejenuhan aluminium 44.31% yang tergolong tinggi dan kejenuhan basa (KB) 13.78% yang tergolong rendah. Penggunaan tanah ini dibatasi oleh tingginya Al-dd yang beracun bagi tanaman. Kadar Al-dd dan kejenuhan Al dapat diminimalisir dengan cara perbaikan kondisi tanah (ameliorasi). Ameliorasi yang umum dilakukan adalah pengapuran. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh dolomit terhadap perubahan nilai pH, kation dapat ditukar (Al, Ca, dan Mg), KTK, kejenuhan Al, Fe tersedia, dan Mn tersedia. Penelitian dilakukan dalam Rancangan Acak Lengkap (RAL) satu faktor, terdiri dari enam perlakuan dan empat ulangan, sehingga terdapat 24 satuan percobaan. Perlakuan berupa dosis dolomit setara 0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0 dan 2.5 x Al-dd. Penelitian dilaksanakan pada bulan Juni sampai dengan Oktober 2018 di Kebun Percobaan Cikabayan dan Laboratorium Kimia Kesuburan Tanah Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan IPB. Perlakuan dolomit nyata meningkatkan pH tanah, Ca dan Mg dapat ditukar, dan KB. Pelakuan dolomit sebaliknya nyata menurunkan Al-dd dan kejenuhan Al. Perlakuan dolomit 2.5 x Al-dd mampu menurunkan nilai Al-dd menjadi 2.31 cmol(+)/kg dan kejenuhan Al 4.5%; sebaliknya meningkatkan pH menjadi 5.34, Ca dan Mg dapat ditukar masing-masing 22.95 cmol(+)/kg dan 16.69 cmol(+)/kg, serta Fe tersedia dan Mn tersedia masing-masing 24.0 ppm dan 24.6 ppm. Pola perubahan pada setiap variabel dengan waktu inkubasi menunjukkan nilai maksimum dan titik puncak yang berbeda-beda.
Keyword: ameliorasi, kejenuhan Al, tanah masam

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: