Judul: Evaluasi Kesesuaian Lahan Pada Tanah-Tanah Di Sekitar Bogor Untuk Tanaman Lengkeng (Nephelium longan)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kelas kesesuaian lahan beberapa pedon di wilayah Bogor yang meliputi jenis Tanah Andosol Sukamantri (P1), Tanah Regosol Darmaga (P2), Tanah Latosal Darmaga (P3) untuk tanaman Lengkeng.
Keyword: 

Judul: Evaluasi kesesuaian lahan beberapa pedon di kabupaten Probolinggo untuk tanaman mangga (mangifera indica)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kelas kesesuaian lahan beberapa pedon pewakil di Kabupaten Probolinggo untuk Tanaman Mangga (Mangifera indica). Metode yang dilakukan untuk menilai kelas kesesuaian lahan untuk tanaman mangga ini adalah sistem matching, yaitu dengan membandingkan antara parameter karakteristik lahan dengan kriteria kesesuaian lahan yang disusun berdasarkan persyaratan tumbuh tanaman menurut Departemen Pertanian, 1997. Dalam hal ini berlaku hukum minimum, yakni menggunakan faktor pembatas terberat dalam menilai kelas kesesuaian lahannya. Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder yang diambil dari 7 pedon di Kabupaten Probolinggo. Tujuh pedon itu diambil dari : (1) Kelurahan Semampir, Kecamatan Kraksaan, (2) Desa Sentong, Kecamatan Krejengan, (3) Desa Wangkal, Kecamatan Gading, (4) Desa Gading, Kecamatan Gading, (5) Desa Krucil, Kecamatan Krucil, (6) Desa Bermi, Kecamatan Bermi, dan (7) Desa Besuk, Kecamatan Besuk. Kriteria kelas kesesuaian lahan yang digunakan berdasarkan Departemen Pertanian, 1997. Kelas kesesuaian lahan aktual pada pedon 1 adalah cukup sesuai (S2-tcl,rc3) dengan faktor penghambat temperatur rerata dan kedalaman tanah. Sedangkan pada pedon 2 mempunyai kelas kesesuaian lahan aktual cukup sesuai (S2-oal) dengan faktor pembatas drainase. Pada pedon 3 dan 4 mempunyai kelas kesesuaian lahan aktual sesuai marginal (S3-wal) dengan kendala utama sebagai faktor pembatas curah hujan. Sedangkan pada pedon 5 dan 6 kelas kesesuaian lahan aktualnya tidak sesuai (N-wal) dengan faktor pembatas permanen jumlah curah hujan. Kelas kesesuaian lahan aktual pada pedon 7 adalah cukup sesuai (S2-tc1,nr1) dengan faktor pembatas temperatur rerata pertahunnya dan kapasitas tukar kation. Pada pedon 1 dan 7 kelas kesesuaian lahan potensialnya cukup sesuai (S2-tc1) dengan pembatas permanen temperatur. Sedangkan kelas kesesuaian lahan potensial pedon 2 adalah sesuai (S1). Pedon 3 dan 4 mempunyai kelas kesesuaian lahan potensial sesuai marginal (S3-wal) dengan faktor pembatas utama curah hujan. Kelas kesesuaian lahan potensial pada pedon 5 dan 6 adalah tidak sesuai (N-wal) dengan kendala utama sebagai faktor pembatas permanen adalah curah hujan. Pada pedon 5 dan 6 mempunyai curah hujan yang tinggi sehingga berdasarkan kelas kesesuaian lahannya, lahan pada pedon tersebut tidak sesuai untuk dikembangkan tanaman mangga.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika Menggunakan Deret Waktu Hidden Markov Empat Waktu Sebelumnya
Abstrak: The exchange rate of Rupiah to US Dollar fluctuates according to time in a long period. An existing exchange rate might happen again in the future. Assume that the causes of the fluctuation are not observed directly and form a Markov chain, then the exchange rate of Rupiah to US Dollar can be modeled by the hidden Markov time series. In this research, the model used to describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar is the four previous time in hidden Markov time series. This model assumes that the exchange rate of Rupiah to US Dollar depends on Markov chain explained by the cause of occurence and the four previous exchange rates of Rupiah to US Dollar. The model parameter is estimated by using the maximum likelihood method, while the estimation itself is calculated using the expectation maximization algorithm, which is implemented using Mathematica. After estimating the parameter, the exchange rate of Rupiah to US Dollar are calculated. The results are as follows. The symmetric mean absolute percentage error (SMAPE) is 2,1%, the maximum absolute error is 19,16%, the minimum absolute error is 0,0036%, and only 1,95% of the whole absolute percentage error that is bigger than 10%. These results show that the four previous time in hidden Markov time series can describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar very well.
Keyword: