Judul: Pengembangan Model Algoritma Genetika Untuk Optimasi Pengelolaan Air Pada Lahan Sawah Rendah Emisi gas N2O.
Abstrak: Lahan pertanian menyumbangkan 13.4 % dari total keseluruhan emisi gas rumah kaca yang ada. Salah satu gas yang menjadi sumber utama dari emisi gas rumah kaca (GRK) adalah gas dinitrogen oksida (N2O). Pengelolaan air yang optimum dengan model algoritma genetika (AG) dapat dilakukan untuk menurunkan emisi gas N2O. Tujuan utama penelitian ini adalah menentukan pengelolaan air yang optimum yang direpresentasikan dengan kelembaban tanah dan tinggi muka air optimum pada empat fase pertumbuhan tanaman dengan model AG. Model AG dikembangkan berdasarkan data dari tiga perlakuan irigasi yaitu rezim air tergenang (RT), rezim air basah (RB), dan rezim air kering (RK) dengan budidaya padi system of rice intensification (SRI). Berdasarkan hasil optimasi model AG didapatkan nilai tinggi muka air dan kelembaban tanah optimum dapat menurunkan emisi gas N2O. Tinggi muka air optimum berurutan pada RT, RB, dan RK sebesar 0.2 %, 4.97% dan 9.50 %. Kelembaban tanah optimum sebesar 0.17% pada rezim RT, 4.94% pada rezim RB, dan 9.47% pada rezim RK.
Keyword: algoritma genetika, gas rumah kaca (GRK), kelembaban tanah, N2O, tinggi muka air

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: Light Microscope Study of ConnectiveTissue in The Spleen of Common Rousette Bat (Rousettus amplexicaudatus)
Abstrak: The spleen is the largest lymphoid organ. As a secondary lymphoid organ, in addition to its immune function, the spleen also has functions as blood filtration, storage, and hematopoiesis. The spleen has different morphologies between species that support different physiological functions, one of which is the difference in the structure of the capsule and trabeculae. Capsule and trabeculae of the spleen generally consist of connective tissue and smooth muscle. The thickness of smooth muscle composed together with connective tissue in the capsule and trabecula determines the function of the spleen that is divided spleen into three storage, defense, and intermediate. Bats are the reservoir of various zoonotic diseases. Bats are thought to have unique immune systems compared to other mammals but the characteristics of its immune organs such as the spleen have never been studied before. This study was conducted to examine the characteristics of capsulae and trabecula of the Common Rousette (Rousettus amplexicaudatus).
Keyword: