Judul: Sifat dan Ciri Horison Argilik di Dua Kondisi Lahan Berlereng pada Ultisol, Gajrug - Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengungkapkan sifat-sifat horison argilik dari segi fisik dan mikromorfologi yang ditunjang oleh beberapa sifat mineralogi dan kimia dalam kaitannya dengan faktor lereng, penutupan vegetasi serta pembukaan lahan pada transek lereng.
Keyword: 

Judul: Penelaahan horison iluviasi dan sifat oksis latosol coklat kemerahan sebagai studi kasus dalam klasifikasi dan pemetaan tanah di ptp XI cibungu sukabumi
Abstrak: Penelaahan horison iluviasi dilatarbelakangi oleh sifat pergerakan air, hubungannya dengan pertumbuhan tanaman, dan letak daerah penelitian pada perbatasan dua formasi yang berbeda. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui sejauh mana tingkat perkembangan horison iluviasi pada daerah yang curam beserta sifat oksik tanah yang umum terjadi di daerah tropik. Sebanyak dua profil telah diteliti dan ditentukan berdasarkan hasil penelitian terdahulu pada profil yang tepat sama. Untuk mendapatkan hasil yang lebih memuaskan dilakukan analisa-analisa kimia dan fisik tambahan sebagai pelengkap penelaahan. Hasil penelitian pada kedua pedon baik dari sifat morfologi, fisik, maupun kimia ternyata menunjukkan hasil yang berbeda dengan hasil penelitian sebelumnya. Pada penelitian ini horison penciri yang ditemui adalah horison kambik yang ditunjukkan terutama oleh iluviasi liat yang tidak nyata, tidak nampaknya selaput liat secara jelas, mineral mudah lapuk yang cukup banyak dan sifat-sifat kimia yang memenuhi untuk horison tersebut. Keadaan ini dimungkinkan oleh letak profil (pedon) pada lereng yang curam sehingga tidak terjadi pergerakan air vertikal yang dominan.
Keyword: 

Judul: Noise Reduction on Voice Commands Classification Model using Complete EEMD with Adaptive Noise (CEEMDAN)
Abstrak: The application of voice recognition systems is currently widely used in various fields, one of which is voice commands classification. Voice classification is basically done by using feature extraction to recognize the characteristics of each signal. The MFCC method is used in this study. MFCC is a feature extraction method that calculates the cepstral coefficient by imitating the human hearing systems. In this study, the LSTM model with a bidirectional scheme (Bi-LSTM) is used to build a voice command classification model. This method is considered to be able to accommodate the characteristics of voice commands which have a short duration and sensitive to noise. In order for the classification model to maintain high accuracy, CEEMDAN is used as a noise reduction method. CEEMDAN is considered capable of decomposing noisy signals and separating the original signal from its noise component. The results showed that the Bi-LSTM model had an accuracy of 96% and an F1-score of 95%, but experienced a significant decrease on performance when given by 10 Signal to Noise Ratio (SNR) to 0 SNR noise level. In this study, CEEMDAN has successfully improve the performance of the model on noised data. CEEMDAN is able to increase the accuracy and F1-score by an average of 29.57% and 33.43%, which makes the classification model more robust in classifying voice commands at certain noise levels. The results of the comparison with other noise handling methods show that CEEMDAN performs better in noise reduction.
Keyword: Bi-LSTM, CEEMDAN, MFCC, Penanganan Noise, Perintah Suara