Judul: Pengaruh penempatan zeolit terhadap penjerapan dan distribusi NH4 + pada regosol (entisol) Sindangbarang Bogor
Abstrak: Iniversi Zeolit mempunyai keunggulan dalam meningkatkan KTK tanah, mengurangi terjadinya pencucian kation-kation, dan mampu menjerap kation-kation tanah. Zeolit sebagai bahan pembenah tanah diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pemupukan nitrogen pada tanah bertekstur pasir, yaitu dengan meningkatkan daya jerapnya terhadap ion-ion NH4+. Penelitian ini bertujuan mempelajari pengaruh zeolit terhadap penyerapan NH4+ dan meneliti pengaruh penempatan zeolit terhadap distribusi NH4+ dalam tanah. Hipotesis yang diajukan adalah meningkatkan (1) zeolit dapat kapasitas tukar kation tanah, sehingga + meningkatkan NH4 yang dapat dijerap dan mengurangi NH4 tercuci, (2) Zeolit yang diaktifkan lebih efektif dari zeolit yang tidak diaktifkan dalam penyerapan NH4+. Penelitian ini dilakukan dalam 2 tahap yaitu 1) tahap pengaktifan dan 2) percobaan perkolasi. Zeolit cenderung meningkatkan KTK tanah, yang menyebabkan meningkatnya daya jerap tanah terhadap NH4+. KTK zeolit yang diaktifkan cenderung lebih tinggi dari yang tidak diaktifkan. Pola distribusi NH4+ yang terjerap dalam kolom perko- berbeda-beda pada masing-masing penempatan zeolit. Secara keseluruhan akumulasi NH4+ terbesar terjadi pada kedalaman 0-7.5 cm. Penempatan zeolit secara merata pada kedalaman 15-30 cm mempunyai kumulatif NH4+ terjerap yang paling besar, dan yang terendah adalah penempatan zeolit pada kedalaman 0-15 cm. Pengaktifan tidak meningkatkan penjerapan NH4 dan tidak mengurangi pencucian NH4+….
Keyword: 

Judul: Pengaruh dosis dan ukuran butir zeolit serta selang waktu penyiraman terhadap beberaa sifat fisik regosol dari sindangbarang
Abstrak: Percobaan ini dilakukan di rumah kaca dan laboratorium Fisika Tanah, Institut Pertanian Bogor dari bulan September 1987 sampai Maret 1988, dengan tujuan mengamati pengaruh pemberian zeolit dengan dosis dan ukuran butir yang berbeda yang dikombinasikan dengan beberapa selang waktu penyiraman terhadap indeks stabilitas agregat, bobot isi, distribusi ukuran pori, dan retensi air pada Regosol (Tropaquept Tipik) dari Sindangbarang. Rancangan yang dipakai dalam percobaan ini adalah. rancangan acak lengkap faktorial dengan 3 faktor, masing-masing diulang 3 kali. Faktor-faktor tersebut adalah Dosis zeolit (0, 15, dan 30 ton/ha), Ukuran butir zeolit (lebih kecil dari 0,5 mm, 0,5 - 2 mm, dan 2 5 mm), dan selang waktu penyiram- an (2, 3, dan 4 hari). Hasil percobaan menunjukkan bahwa perlakuan dosis zeolit meningkatkan indeks stabilitas agregat dan air tersedia. Di samping itu menurunkan rata-rata air lebih dan kadar air OF 4,2. Perlakuan ukuran zeolit meningkatkan rata-rata air lebih dan kadar air pF 4,2 serta menurunkan indeks stabilitas agregat. Pelakuan selang waktu penyiraman meningkatkan indeks stabilitas agregat dan pori drainase cepat. Di samping itu menurunkan rata-rata air lebih, bobot isi, pori drainase lambat, kadar air pF 2,54, dan air tersedia…
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