Judul: Pengaruh Pemberian Zat Pengatur Tumbuh Hydrasil terhadap Pertumbuhan, Komponen Hasil dan Hasil Kedelai (Glycine mex (L.) Merril) Varietas Merbabu dan Wilis
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian zat pengatur tumbuh Hydrasil pada beberapa taraf konsentrasi yang berbeda terhadap pertumbuhan, komponen hasil dan hasil kedelai varietas blerbabu dan Wilis. Percobaan dilaksanakan mulai bulan Oktober 1988 sampai bulan pebruari 1989 di Kebun Percobaan IPB Darmaga IV , Bogor.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemberian zat pengatur tumbuh hydrasil terhadap pertumbuhan tanaman tebu (Saccaharum officinarum L.) varietas M 442 - 51 (BZ 148)
Abstrak: IPB University Tujuan dari percobaan ini adalah untuk mengetahui pengaruh konsentrasi dan saat pemberian Hydrasil terhadap pertumbuhan tanaman tebu (Saccharum officinarum L.) varie- tas M 442-51 (BZ 148). Percobaan dilakukan di Kebun Percobaan IPB Darmaga IV Bogor, mulai bulan Oktober 1988 sampai Maret 1989. Percobaan disusun berdasarkan Rancangan Acak Kelompok dengan satu faktor yaitu konsentrasi Hydrasil. Hydrasil merupakan salah satu zat pengatur tumbuh yang mengandung bahan aktif 2,4-D (2,4-dichlorophenoxyacetic acid) dengan tambahan N, P, K, dan beberapa unsur mikro (S, Bo, Fe, Cu, Mn, Mo, dan Zn). Taraf Hydrasil yang diberikan adalah : 0 ppm (Ho), 750 ppm (H1), 1 500 ppm (H2), 2 250 ppm (H3) dan 3 000 ppm (H4). Tiap taraf diberikan 4 kali (T1), 3 kali (T2) dan 2 kali (T3). Hydrasil yang diberikan 4 kali disemprotkan pada umur 20, 40, 60 dan 80 HST. Hydrasil yang diberikan 3 kali disemprotkan pada umur 40, 60 dan 80 HST, dan yang diberikan 2 kali disemprotkan pada umur 60 dan 80 HST. Hydrasil diberikan dengan volume semprot 400 1/ha pada tanaman umur 20 dan 40 HST dan 500. 1/ha pada tanaman umur 60 dan 80 HST. Setiap perlakuan dilakukan dengan tiga ulangan, sehingga seluruhnya terdapat 45 satu- San percobaan. Petak percobaan masing-masing luasnya 4 m x 3 m dan luas seluruhnya 540 m². Dalam tiap petak dibuat 4 juringan, masing-masing panjangnya 3 m. Dalam setiap petak ditanam 48 bibit dengan 2 mata tunas, sehingga setiap petak terdapat 96 tanaman...
Keyword: 

Judul: COVID-19 Pneumonia Identification Based  Computed Tomography Imaging Using Deep Transfer Learning
Abstrak: Dunia sedang dilanda pandemi COVID-19 yang menyebabkan pneumonia hingga kematian pada penderitanya. Karena tingkat penyebaran virus SARS-CoV 2 yang tinggi, maka pemberian tes harus dilakukan secara cepat dan masif agar penderita dapat diisolasi sesegera mungkin. Pendekatan standar yang digunakan untuk mendeteksi COVID-19 saat ini adalah RT-PCR. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti sensitivitasnya hanya sebesar 60-70% dan biayanya relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode pendeteksian alternatif COVID-19 berbasis citra Computed Tomography menggunakan teknik deep transfer learning. Transfer learning dilakukan menggunakan pre-trained model DenseNet-201. Pembuatan model terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, augmentasi data, hyperparameter tuning, pembangunan model klasifikasi deep transfer learning, dan evaluasi. Model yang telah dibangun memiliki performa yang cukup baik dalam mengidentifikasi paru-paru dengan pneumonia COVID-19 dan paru-paru sehat dengan akurasi sebesar 93,41%, presisi sebesar 94,19%, sensitivitas (recall) sebesar 93,10%, dan spesifisitas sebesar 93,75%., The world is being stricken by the COVID-19 pandemic, which can cause pneumonia, even the worst case is death. Due to the high level of spread of the SARS-CoV-2 virus, rapid and massive tests must be done. The infected people need to be isolated as soon as possible. The gold standard used to detect COVID-19 is RT-PCR. However, there are some drawbacks, this method only has 60-70% sensitivity, and has a relatively high cost. This study aims to develop an alternative detection method for COVID-19 based on Computed Tomography images using deep transfer learning techniques. Transfer learning is carried out using the pre-trained DenseNet-201 model. The process consists of several stages; data preprocessing, data splitting, data augmentation, hyperparameter tuning, developing a deep transfer learning classification model, and evaluation. The model that has been built has a fairly good performance in identifying lungs with pneumonia COVID-19 and healthy lungs with accuracy 93,41%, precision 94,19%, sensitivity (recall) 93,10%, and specificity of 93,75%.
Keyword: computed tomography, covid-19, densenet-201, transfer learning