Judul: Kontaminasi Tembaga pada Tiga Transek Lahan Pertanian di Kawasan Urban-Industri Cileungsi, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Logam berat umumnya sudah berbahaya dan beracun bagi makhluk hidup pada kadar yang rendah. Kadarnya dalam tanah dapat meningkat karena proses pedogenik dan antropogenik. Logam berat seperti tembaga (Cu) juga merupakan hara esensial mikro bagi tumbuhan sehingga kadar yang kurang atau lebih menyebabkan defisiensi atau fitotoksisitas. Lahan pertanian di kawasan urban-industri rentan terhadap kontaminasi logam berat. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pengaruh faktor posisi transek, kedalaman, pH, kadar klei, kadar bahan organik dan waktu terhadap kadar total-Cu tanah serta mengeksplorasi tingkat kontaminasi/pencemaran Cu pada lahan pertanian di kawasan urban-industri Cileungsi, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Contoh tanah komposit diambil pada kedalaman 0-10, 10-20 dan 20-30 cm pada musim hujan November 2013 di 15 titik yang terdiri atas lima titik untuk setiap transek A-hulu, B-tengah dan C-hilir dari wilayah yang termasuk sub-sub-DAS Cileungsi Tengah. Analisis tanah dilakukan terhadap kadar total-Cu (Aqua Regia, HClp:HNO3p = 3:1, CuAR), pH (H2O 1:1), C-organik (Walkley & Black) dan tekstur (Pipet). Tingkat kontaminasi/pencemaran Cu ditetapkan berdasarkan nilai indeks c/p menurut prosedur Lacatusu (1998). Jika kisaran kadar Cu tanah belum berdampak negatif terhadap komponen lingkungan maka dikategorikan kontaminasi (c/p<1); Jika kisaran kadar Cu tanah telah berdampak negatif terhadap komponen lingkungan disebut telah terjadi pencemaran (c/p >1). Rataan kadar CuAR (36.97 mg/kg) dan nilai indeks c/p Cu (0.96, dengan kisaran 0.28-2.40, terkontaminasi sedang hingga tercemar ringan) pada musim hujan 2013 lebih rendah daripada musim hujan tahun 2006. Pada bagian hulu, tengah dan hilir, kadar CuAR masing-masing berkurang 65.35%, 49.57% dan 39.25%. Dengan demikian, dalam kurun waktu tujuh tahun terakhir telah terjadi penurunan kadar CuAR dan tingkat kontaminasinya. Peningkatan nilai pH cenderung diikuti penurunan kadar CuAR, sedangkan peningkatan kadar bahan organik dan klei masing-masing cenderung dan nyata meningkatkan kadar CuAR. Rataan kadar CuAR tertinggi terukur pada kedalaman 0-10 cm dan terendah pada kedalaman 20-30 cm yang menunjukkan bahwa sumber Cu berasal dari faktor antropogenik. Rataan kadar CuAR di transek hulu < tengah < hilir. Namun, nilai indeks c/p Cu di transek tengah > hulu > hilir. Hal ini karena kadar bahan organik dan klei tanah di bagian hilir lebih tinggi sehingga berkapasitas lebih tinggi dalam meretensi Cu.
Keyword: Cu, indeks c/p, kontaminasi, transek lahan, urban-industri

Judul: Kontaminasi Timbal Pada Tiga Transek Lahan Pertanian Di Kawasan Urban-Industri Cileungsi, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Hingga akhir tahun 2012, di kawasan urban-industri Cileungsi, Kabupaten Bogor, Jawa Barat telah beroperasi 670 industri sedang sampai besar yang mempekerjakan 187,096 pekerja. Selain industri, 14,569 ha (57.16%) dan 6,369 ha (24.92%) dari total area kawasan ini (25,560 ha) merupakan area permukiman dan pertanian. Oleh karena itu, lahan pertanian di kawasan ini rentan terhadap kontaminasi limbah industri dan domestik. Salah satu limbah tersebut adalah logam berat Timbal (Pb). Penelitian eksplorasi ini bertujuan untuk mengukur kadar total dan nilai indeks kontaminasi/pencemaran Pb pada lahan pertanian di kawasan urban-industri Cileungsi, Kabupaten Bogor, Jawa Barat pada posisi transek bagian hulu, tengah dan hilir. Contoh tanah komposit diambil pada kedalaman 0-10, 10-20 dan 20-30 cm pada musim hujan November 2013 di 15 titik dengan masing-masing lima titik di transek A-hulu, B-tengah dan C-hilir. Analisis tanah dilakukan terhadap kadar total-Pb (Aqua Regia, HClp:HNO3p=3:1, PbAR), pH (H2O 1:1), C-organik (Walkley & Black) dan tekstur (Pipet). Tingkat kontaminasi/pencemaran Pb ditetapkan berdasarkan nilai indeks c/p menggunakan prosedur Lacatusu(1998). Kontaminasi (c/p<1) merujuk pada kisaran kadar Pb tanah yang belum mengakibatkan dampak negatif terhadap komponen lingkungan; Pencemaran (c/p >1) merujuk pada kisaran kadar Pb tanah yang telah mengakibatkan dampak negatif terhadap komponen lingkungan. Rataan kadar PbAR (mg/kg) pada musim hujan 2013 di transek C-hilir (28.52) > B-tengah (25.36) > A-hulu (25.18), namun rataan nilai indeks c/p Pb pada transek B-tengah (0.34) > A-hulu (0.31) > C-hilir (0.25). Indeks c/p Pb terendah (0.13, kontaminasi ringan) pada titik B1, sedangkan yang tertinggi (0.76, kontaminasi sangat berat) pada titik B4. Berdasarkan analisis regresi linier antara kadar PbAR dengan pH, kadar bahan organik atau kadar klei, kadar PbAR di lokasi penelitian hanya berkorelasi sangat nyata positif dengan kadar bahan organik (%BO) dengan nilai p=0.002 menurut persamaan PbAR = 12.1989 + 5.2838*%BO (n=45). Pada transek A-hulu, PbAR berkorelasi sangat nyata positif dengan bahan organik (p=0.00005) dan nyata negatif dengan klei (p= 0.0376). Pada transek Btengah, PbAR berkorelasi nyata positif dengan pH (p=0.0137) dan sangat nyata positif dengan %BO (p=0.0050) dan negatif dengan %Klei (p=0.0002). Pada transek C-hilir, ketiga faktor tidak berkorelasi dengan PbAR (p>0.05). Kadar PbAR dan indeks c/p Pb pada musim hujan 2013 lebih rendah daripada musim hujan tahun 2006.
Keyword: indeks c/p, kontaminasi, Pb, transek

Judul: Pengenalan kata berbasiskan fonem dengan pemodelan resilient backpropagation
Abstrak: The aim of this research is to know the performance of Neural Network as a model for word recognition. The research uses Resilient Backpropagation for modeling and Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) for feature extraction. The voice data used comes from one speaker. Total words used are 70 words that consist of 50 words as a dictionary of words and 20 words, that each word repeated 10 times. Dictionary words consist of 50 words from a combination of phonemes used in the research. Phonemes used in this research are 10 phonemes consist of 4 vowels and 6 consonants phonemes. From the 20 words, each word is repeated 10 times, 7 times used as training data and 3 times are used as test data. The output from testing process are word transcription. The convertion process from the word transcription into word is done manually by 5 person. This research produces two models. Average accuracy obtained from model with 100 hidden neuron is 75% for test data and 61% for the dictionary of words. The best average accuracy obtained is 93% for test data and 62 % for the dictionary of words generated by testing the model with 1000 hidden neurons. Overfitting occurs in the second model with 1000 hidden neurons. It causes the model can only produce good output for data that has been trained.
Keyword: