Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Saline soil is a common problem in coastal paddy field, especially in Indonesia. Salinity affects rice growth and the activities of soil functional microbes, including functional bacteria, which play roles in plant growth. Some of these microbes are associated with rice plants and are able to survive under saline condition. The presence of functional microbes is also important to improve soil quality. Nitrogen and phosphate are essential soil nutrients and is available in soil due to the activities of nitrogen-fixing bacteria and free-living plant-associated bacteria. The objective of the present study was to obtain nitrogen-fixing, phosphate solubilizing and Indole Acetic Acid  (IAA)-producing bacteria that are able to survive and promote the growth of rice under saline conditions. From rice and peanut rhizosphere, Ca-phosphate (Ca-P) solubilizing and nitrogen-fixing bacteria were isolated separately using specific media. Then, the Ca-P solubilizing ability, phosphomonoesterase activity and IAA-producing ability were quantitatively examined. Based on the abilities, 20 strains were selected and identified as Burkholderia cepacia-complex, Burkholderia anthina, Burkholderia cenocepacia, Bacillus cereus-complex (three strains), Achromobacter spanius, Azospirillum sp. (four strains), Azotobacter sp. (three strains), Rhizobium leguminosarum, Rhizobium sp. (two strains), and Pseudomonas sp. (three strains). The inoculation of several single strains or the mixture of the selected strains promoted the growth of rice under saline conditions. These inoculants could be potential as biofertilizer in saline paddy fields."

"Padi merupakan bagian terpenting dalam sektor pertanian di Indonesia. Tanaman padi merupakan tanaman yang penting dan bermanfaat bagi kehidupan karena, beras yang dihasilkan merupakan makanan pokok bagi masyarakat Indonesia. Kelurahan Margajaya merupakan salah satu kelurahan di Kecamatan Bogor Barat yang memiliki luas lahan sawah terbesar setelah Kelurahan Situ Gede. Menurut data BPS (Badan Pusat Statistik) tahun 2020, Kecamatan Bogor Barat memiliki luas lahan sawah 158 ha dan memproduksi sebanyak 2.711 ton pada tahun 2019. Data citra UAV (Unmanned Aerial Vehicle) dengan sensor RGB (Red, Green, Blue) dapat dimanfaatkan sebagai pemantauan fase pertumbuhan padi dengan mengekstraksi nilai indeks vegetasi dan estimasi produktivitas padi. Penelitian ini menggunakan algoritma indeks vegetasi NGRVI (New Green-Red Vegetation Index), NGDBI (Normalized Green-Red Difference Index), dan ExG (Excess Green). Hasil penelitian menunjukan bahwa variasi spektral indeks NGRVI memiliki nilai R2 = 0,89 terhadap fase pertumbuhan padi. Variasi spektral menunjukan pola meningkat pada fase vegetatif menuju fase generatif dan kemudian menurun pada fase pematangan. Indeks vegetasi NGRVI menandakan hubungan yang positif terhadap produktivitas padi sehingga estimasi produktivitas padi di Kelurahan Margajaya memiliki rata-rata 3,20 ton/ha dengan nilai R2 = 0,82.

---

Rice is the most important part of the agricultural sector in Indonesia. The rice plant is an important and beneficial plant for life because the rice produced is a staple food for Indonesian people. Margajaya Village is one of the sub-districts in West Bogor District, a large rice field after Situ Gede Village. According to data from the Central Statistics Agency for 2020, West Bogor District has 158 hectares of rice fields and produced 2.711 tons in 2019. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) image data with RGB (Red, Green, Blue) sensors can monitor the growth phase rice by extracting the vegetation index value and rice productivity. This study uses the NGRVI (New Green-Red Vegetation Index), NGDBI (Normalized Green-Red Difference Index), and ExG (Excess Green) vegetation index algorithm. The results showed that the NGRVI index spectral variation had a value of R2 = 0.89 on the rice phase's growth. Spectral variations show an increasing pattern in the vegetative phase towards the generative phase and then decreasing in the maturation phase. The NGRVI vegetation index indicates a positive relationship with rice productivity so that rice productivity in Margajaya Village has an average of 3.20 tonnes/ha with a value of R2 = 0.82."

"Negara Indonesia merupakan salah satu negara di dunia, khususnya di benua Asia yang menjadikan beras sebagai bahan pangan pokok. Hal tersebut membuat permintaan akan bahan pangan tersebut menjadi tinggi, dan membuat banyak orang menanam padi di berbagai wilayah di Indonesia. Namun hal tersebut tidak membuat semua beras hasil panen dari berbagai wilayah menjadi bernilai sama di pasaran. Sehingga beras-beras yang ada tersebut kemudian dibedakan berdasarkan wilayah tanamnya. Mengidentifikasi jenis beras membutuhkan analisis DNA yang menggunakan PCR yang tentunya menghabiskan banyak waktu. Penelitian ini dibuat dengan tujuan membuat suatu sistem identifikasi serta menganalisis pengaruh wilayah tanam terhadap harga beras yang beredar di pasaran. Memanfaatkan pencitraan hiperspektral serta melakukan pemodelan klasifikasi dalam lima jenis beras yang berasal dari wilayah tanam berbeda yaitu Bandung, Indramayu, Subang, Karawang, dan Palembang. Kemudian dua skema variasi pada pemodelan klasifikasi, yaitu PCA – SVM dan CNN. Membandingkan kedua skema tersebut didapatkan akurasi rata – rata untuk pemodelan klasifikasi PCA-SVM sebesar 86.45% dan 97% untuk pemodelan klasifikasi CNN.

---

Indonesia as one of nations in the world specifically in Asian continent that consumed rice as their main diet. The phenomena led rice as a high demanding food in the country and made many people in the country did paddy harvesting in many regions.   However, this did not make all the rice harvested from various regions had the same value in the market.  Then people differentiated rice from where it harvested. Identifying types of rice requires DNA analysis using PCR which is time consuming. This research was made with the aim of creating an identification system and analyzing the influence of the planting area on the price of rice on the market. Utilizing hyperspectral imaging and classification algorithm in five types of rice originating from different planting areas namely Bandung, Indramayu, Subang, Karawang, and Palembang. Then the two variation schemes in classification modeling, namely PCA - SVM and CNN. Along with comparing the two schemes of classification models, the average accuracy obtained for PCA-SVM classification model is 86.45% and 97% for CNN classification model."

"

Beras merupakan komoditas penting dan strategis bagi masyarakat Indonesia dalam mempertimbangkan makanan, dalam hal ini beras merupakan kebutuhan pokok. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui fase pertumbuhan padi sawah dan perkiraan produktivitas padi di Kabupaten Jatisari, Kabupaten Karawang. Penelitian ini menggunakan dua algoritma untuk menentukan fase pertumbuhan tanaman padi, yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Atmosphericically Resistant Vegetation Index (ARVI). Algoritma NDVI umumnya digunakan dalam beberapa penelitian yang berkaitan dengan fase pertumbuhan tanaman padi dan produktivitasnya, penggunaan algoritma ARVI dalam penelitian ini disesuaikan dengan area penelitian karena nilai ARVI menurut EOS (Earth Observing System) digunakan untuk daerah dengan kandungan aerosol atmosfer tinggi (hujan, kabut, debu, asap, dan polusi udara). Sehingga penggunaan algoritma ARVI lebih efektif daripada algoritma NDVI di daerah penelitian ini. Dalam memproses data, kami menggunakan Google Earth Engine (GEE) sebagai alat. Dan untuk uji validasi dalam penelitian ini digunakan Confussion Matrix yang mencakup akurasi keseluruhan, akurasi produsen, dan akurasi pengguna. Berdasarkan nilai NDVI dan ARVI, Kecamatan Jatisari memiliki dua fase tanam yaitu dengan satu kali panen dan dua kali panen. Dan hasil penelitian ini adalah persamaan regresi linier dengan rumus, Produktivitas (ton / ha) = 6.9513 (NDVI) + 3.3384, dengan variasi nilai koefisien (R²) = 0,898 dan Produktivitas (ton / ha) ) = 3,9849 (ARVI) + 7,3992, dengan variasi nilai koefisien (R²) = 0,6505. Dan untuk estimasi produktivitas padi di Kabupaten Jatisari memiliki rata-rata, 7,55 ton / ha dengan akurasi 93,29% untuk NDVI dan 90,43% untuk ARVI. Ditemukan bahwa algoritma NDVI lebih efektif untuk menentukan fase pertumbuhan tanaman padi dibandingkan dengan algoritma ARVI. Dan penelitian ini membuktikan bahwa faktor atmosfer tidak terlalu berpengaruh di Kabupaten Jatisari.

 

---

Rice is an important and strategic commodity for the Indonesian peoples staple food, in this case rice is a basic need. Technology-based monitoring is needed such as remote sensing for rice plants in Indonesia. This study aimed to determine the growth phase of wetland rice and estimated rice productivity in Jatisari District, Karawang Regency. This research used two algorithms to determine the growth phase of rice plants, they were Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI). NDVI algorithm was commonly used in several studies related to the growth phase of rice plants and their productivity, the use of the ARVI algorithm in this study was adjusted to the study area because the ARVI value according to EOS (Earth Observing System) is used for areas with high atmospheric aerosol content (rain, fog, dust, smoke and air pollution). So that the use of the ARVI algorithm is more effective than the NDVI algorithm in this research area. In processing data we use Google Earth Engine (GEE) as tool. And for the validation test in this study used Confussion Matrix which includes overall accuracy, producer accuracy, and user accuracy. This accuracy test is considered the most suitable because the data used are pixel and object based. Based on NDVI and ARVI values, Jatisari District has two planting phases, namely one harvest and two harvests. And the results of this research are a linear regression equation with the formula, Productivity (ton / ha) = 6,9513(NDVI ) + 3,3384, with the variation of  the coefficient value (R²) = 0,898 and  Productivity (ton/ha)  = 3,9849(ARVI) + 7,3992, with the variation of  the coefficient value (R²) = 0,6505. And for the estimation of rice productivity in Jatisari District had an average, 7,55 ton/ha with an accuracy of 83,29% for NDVI and 90,43% for ARVI. Found that the NDVI algorithm is more effective to determine the growth phase of rice plant compared to the ARVI algorithm. And this research proves that atmospheric factors are not very influential in Jatisari District.

 

"

"Microbial Desalination Cell MDC adalah sistem bioelektrokimia pengembangan dari Microbial Fuel Cell MFC , yang memiliki kemampuan mendesalinasi air asin sekaligus memproduksi listrik dengan menggunakan bakteri eksoelektrogenik yang memproduksi energi listrik. MDC terdiri dari dua elektroda, yaitu anoda dan katoda. Harga material yang digunakan sebagai elektroda cukup mahal sehingga akan menjadi hambatan untuk aplikasi skala besar. Penggunaan arang sebagai elektroda MDC sangat potensial untuk mengurangi biaya perakitan MDC dan arang juga lebih ramah lingkungan karena tidak toksik dan bisa dibuang tanpa perlakuan khusus. Sekam padi memiliki sumber karbon yang cukup banyak dan dapat dikembangkan sebagai material elektroda. Penggunaan arang sekam padi sebagai anoda menurunkan kadar garam sebanyak 11,76. Selain elektroda, masalah lain yaitu ketidakseimbangan pH antar chamber selalu menjadi hambatan pada sistem MDC dan beberapa pendekatan yang ada berdampak pada peningkatan biaya kapital maupun biaya operasi. Untuk menjawab permasalahan tersebut tanpa memakan biaya, air lindi AL dan natrium perkarbonat NP digunakan sebagai elektrolit berpenyangga alami pada penelitian ini karena keduanya memiliki sistem penyangga bikarbonat. Empat varian konsentrasi NP diuji dan kinerja desalinasi terbaik dengan katolit NP diperoleh pada konsentrasi NP sebesar 0,1 M SR = 14,36 . Performa natrium perkarbonat sebagai katolit juga dibandingkan dengan katolit komersil buffer fosfat. MDC dengan penggunaan natrium perkarbonat 0,1 M sebagai katolit menghasilkan kinerja desalinasi terbaik SR=14,36.

---

Microbial Desalination Cell MDC is a bioelectrochemical development system of Microbial Fuel Cell MFC , which has the ability to desalinate saltwater while producing electricity using ecoelectrogenic bacteria that produce electrical energy. The MDC consists of two electrodes, the anode and the cathode. The price of materials used as an electrode is quite expensive so it will be a hindrance to large scale applications. The use of charcoal as an MDC electrode is very potential to reduce the cost of assembling MDC and charcoal is also more environmentally friendly because it is not toxic and can be disposed of without special treatment. The rice husk has a considerable carbon source and can be developed as an electrode material. The use of rice husk charcoal as an anode decreased salinity by 11, d76 . In addition to electrodes, another problem is the pH imbalance between chamber has always been an obstacle to the MDC system and some approaches that have an impact on increasing the cost of capital and operating costs. To answer the problem without cost, leachate AL and sodium percarbonate NP were used as natural buffer electrolyte in this study because both have bicarbonate buffer systems. Four variants of NP concentration were tested and the best desalination performance with catholyte NP was obtained at a NP concentration of 0.1 M SR 14.36 . Performance of sodium percarbonate as catholyte was also compared with commercial cytolite of phosphate buffer. MDC with 0.1 M sodium percarbonate as catholyte gave the best desalination performance SR 14,36 "

"ABSTRAKHingga saat ini keberadaan air asin di wilayah Jakarta masih diperdebatkan oleh para peneliti air tanah. (Asseggaf dkk., 2017). Pendapat pertama air tanah asin tersebut diakibatkan oleh terjadinya intrusi air laut. Pendapat lainnya bukan disebabkan oleh intrusi air laut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penyebab air salin yang berada di Jakarta Utara khususnya daerah Tanjung Priok dan Koja. Untuk itu diperlukan metode yang dapat menggambarkan bawah permukaan dan arah aliran fluida permukaan. Metode yang digunakan untuk menggambarkan aliran fluida bawah permukaan pada penelitian ini adalah metode geolistrik. Metode geolistrik yang digunakan adalah SP untuk aliran fluida dan resistivity untuk sebaran air salin bawah permukaan. Resistivity diolah menggunakan software RES2DINV kemudian bersamaan dengan SP diolah di Surfer 13. Hasil kedua metode ini juga didukung oleh data geologi dan sumur warga serta data metode gravitasi berupa FHD. Hasil resistivity menunjukan adanya air asin di kedalaman 5-10 meter yang merupakan akuifer dangkal. Hasil SP menunjukan adanya aliran permukaan yang bergerak dari Utara ke Selatan pada Tanjung Priok dan Koja bagian utara. Kedua hasil tersebut mengindikasi terjadinya intrusi di Jakarta Utara.

---

ABSTRACT

Until now, the presence of saline water in the Jakarta area is still debated by groundwater researchers. (Asseggaf et al., 2017). The first opinion of salty ground water is caused by sea water intrusion. Other opinions are not caused by sea water intrusion. This study aims to determine the causes of saline water in North Jakarta, especially the Tanjung Priok and Koja. For that we need a method that can describe the subsurface and the direction of surface fluid flow. The method used to describe the subsurface fluid flow in this study is the geoelectric method. The geoelectric method used is SP for fluid flow and resistivity for distribution of subsurface saline water. Resistivity is processed using RES2DINV software then together with SP processed in Surfer 13. The results of these two methods are also supported by geological data and community wells and gravity method data in the form of FHD. The results of the resistivity indicate the presence of saline water at a depth of 5-10 meters which is a shallow aquifer. The SP results show surface runoff that moves from North to South in the Tanjung Priok and northern part of Koja. Both of these results indicate the occurrence of intrusion in North Jakarta.

"

"Inleiding

Indien er een wetenschap is waarbij zich in elk stadium van Naar ontwikkeling nieuwe problemen voordoen, dan is het de Grondmechanica. Voor een deel is dit toe te schrijven aan de omstandigheid dat de Grondmechanica een nog jonge wetenschap is, zodat vele theorian snel verouderen en door betere vervangen worden, terwijl oak de onderzoekingsmethoden voor velerlei verbetering vatbaar zijn. Anderdeels blijkt in de Grondmechanica steeds duidelijker, dat de problemen veel gecompliceerder zijn dan de eerste kennismaking zou doen verrnoeden. Men heeft hier imtners te maken met grand, die te alien tijde ten minste uit twee en gewoonlijk uit drie phasen bestaat een vaste phase ("korrels") een vioeibare phase met de daarin opgeloste stoffen (?water") en een gasvormig bpstanddeel (? lucht"). De eerste en grote stap in de goede richting werd gedaan, toen men de in een grondmassa werkende korrel-, water-, en luchtspanningen scherp van elkaar ging onderscheiden. Bij kleimineralen hebben we bovendien nog te maken met het zogenaamde gebonden waterhuidje, een electrische dubbellaag.

Een deel hiervan gedraagt zich min of nicer als de vaste phase en kan bijvoorbeeld schuifkrachten overbrengen. Het .buitenste gedeelte moet echter weer tot de vloeibare phase warden gerekend, welke geen schuifkrachten kan opnemen. Hiertussen kunnen alle mogelijke overgangsvormen aanwezig zijn. Het is deze electrische dubbellaag waaraan de meeste specifieke kleieigenschappen kunnen warden toegeschreven.

Door deze gecompliceerdheid van de grondmassa wordt het moeilijk haar uiteindelijk gedrag te bepalen, daar dit gedrag de resultante is van de zeer vele reacties die mogelijk zijn tussen de minerale deeltjes, het water (vrij, geheel of gedeeltelijk gebonden) en de lucht, ongeacht nog de niet constante invloeden van buiten af. Wat eenvoudig scheen. blijkt steeds moei]ijker te doorgronden. Dit geldt zeer in het bijzonder voor kleimassa's. daar hier de tijdsfactor van zo groat gewicht is. Hierbij zullen bij proeven en metingen in snel tempo uitgevoerd, slechts schijnbare grootheden gieextraheerd worden."

"Double-porosity soils consist of ttwo interacting porous systems corresponding to weakly conductive aggregates and highly conductive inter-agregate region...."