Judul: Pengaruh Penurunan Muka Air Tanah dan Deformasi Tak Balik Tanah Gambut Terhadap Sifat Fisika dan Hidrolika Tanah Gambut
Abstrak: Dalam usaha menciptakan kondisi lahan gambut yang sesuai dengan lahan pertanian yang diinginkan: diperlukan perbaikan-perbaikan terhadap kondisi alamiah lahan garnbut tersebut (Hardoarnidjojo, 1999). Perbaikan yang utalna aclalah memperbaiki kondisi lahan gambut yang tergenang dengan suatu usaha drainase (Hardjoamidjojo, 1999). Menurut Soeba&yo et. a1.(1996), petiibuatan saluran drainase untuk menurunkan muka air tanah merupakan kebutuhan utama. Drainase yang diperlukan adalah drainase sebatas menjaga muka air tanah yang optimum untuk mendukung pertumbuhan tanaman (Andriesse, 1988) serta harus dilaltukan dengan sangat hati-hati. Usaha drainase untuk menurunkan muka air tanah yang harus terkendali dengan memperhatikan kedalaman-kedalaman kritis dimana drainase yang berlebihan dapat menyebabkan gambut menjadi kering dan tidak mampu menyerap air kembali yang disebut dengan kering tidak baik (irreversible drying).Selain itu dapat pula menyebabkan teroksidasinya bahan organik dan hahan pirit pada tanah gamhut, sehingga akan menjadi racun bagi tanaman. Penurunan muka air tanah pada tanah gambut diyakini akan mempengaruhi kondisi kadar air tanah akibat turunannya terhadap deformasi volumetrik.
Keyword: 

Judul: Karakteristik tanah gambut diatas dan dibawah muka air di Jambi
Abstrak: Indonesia memiliki lahan rawa yang cukup luas dan sebagian besar lahan rawa tersebut merupakan lahan gambut yang tersebar terutama di Sumatera, Kalimantan dan Papua. Tanah gambut terbentuk oleh lingkungan yang khas, yaitu rawa atau suasana genangan yang terjadi hampir sepanjang tahun. Lahan gambut di Indonesia belum dikelola dengan baik karena pemahaman atas karakteristik ekosistem rawa belum diketahui secara utuh. Pembukaan lahan rawa gambut untuk pertanian dilakukan dengan membuat saluran drainase untuk mengatur muka air. Hal ini menyebabkan terjadinya penurunan muka air dan perubahan ekosistem rawa, sehingga mengakibatkan perubahan karakteristik lahan gambut. Berdasarkan hal tersebut, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi karakteristik tanah gambut di atas dan di bawah muka air. Pengamatan dilakukan pada lapisan gambut di atas dan di bawah muka air dengan analisis yang dilakukan adalah: Sifat morfologi dan kimia tanah. Sifat morfologi yang diamati meliputi warna gambut dan tingkat kematangan atau dekomposisi gambut yang dilakukan dengan metode cepat dilapangan, metode Lynn, W.C., W. E. McKinzie dan R. B Grossman (1974) dan metode suntikan. Sedangkan karakteristik kimia yang diamati meliputi: nilai pH gambut yang ditetapkan dengan pH meter; kadar C-organik dan N-total yang ditetapkan dengan CHNS analyzer, kandungan basa-basa dapat dipertukarkan dan kapasitas tukar kation yang ditetapkan dengan ekstraksi NHOAc pH 7. Secara umum telah diketahui bahwa penurunan muka air pada lahan gambut menyebabkan terjadinya proses dekomposisi gambut yang lebih lanjut pada lapisan di atas muka air. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penetapan tingkat kematangan gambut dengan ketiga metode yang digunakan belum dapat menjelaskan perbedaan tingkat kematangan atau dekomposisi yang terjadi pada lapisan gambut di atas dan di bawah muka air, karena seakan-akan tidak terdapat perbedaan tingkat kematangan antara lapisan di atas dan di bawah muka air. Oleh sebab itu diperlukan pendekatan lain yaitu nisbah C/N, dimana pada lapisan gambut di atas muka air cenderung memiliki nisbah C/N yang lebih rendah daripada lapisan gambut di bawah muka air. Hal ini mengindikasikan pada lapisan gambut di atas muka air memiliki tingkat dekomposisi yang lebih lanjut daripada lapisan gambut di bawah muka air. Proses dekomposisi yang lebih lanjut pada lapisan gambut di atas muka air juga menyebabkan perubahan berbagai karakteristik tanah gambut.
Keyword: peat soil, swamp ecosystems, swampland

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: