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: Pengenalan beberapa sifat tanah pada suatu Transek lereng di Daerah Cigudeg, Kabupaten Bogor : fraksi-fraksi fosfor
Abstrak: Di daerah beriklim tropis basah seperti di Indonesia, proses hancuran iklim dan pencucian terhadap bahan-bahan tanah berlangsung secara intensif. Hal ini tidak hanya disebabkan pengaruh iklim saja, tetapi faktor topografi, bahan induk, serta organisme atau vegetasi juga sangat besar pengaruhnya. Daerah yang memiliki iklim, bahan induk, serta vegetasi/ organisme yang homogen akan sangat dipengaruhi oleh faktor topografi dalam proses pembentukan tanahnya. Di alam faktor topografi ini ditandai oleh adanya lereng yang berpengaruh terhadap sifat-sifat tanah, baik sifat fisik, morfologi maupun sifat kimia tanahnya, sebab faktor lereng berpengaruh terhadap proses pencucian, hancuran iklim, perkembangan tanah, proses pedogenesis, iklim mikro, serta geomorfik setempat. Pergerakan air dalam tubuh tanah baik secara vertikal maupun horisontal juga dipengaruhi oleh faktor lereng. Pergerakan air di sepanjang lereng akan berpengaruh terhadap pergerakan dan perubahan bahan-bahan tanah. Pergerakan air secara vertikal di dalam tanah akan melarutkan dan mencuci bahan-bahan tersebut, sedangkan pergerakan air secara horisontal akan membawa bahan-bahan tanah melalui ..dst
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