Judul: Pengaruh elevasi dan jarak tanam terhadap pemakaian air pada tanaman selada keriting (Lactuca sativa L. var. capitata) secara hidroponik sistem manual
Abstrak: Penelitian ini berlangsung sejak awal bulan juli 1988 dan selesai pada akhir bulan September 1988 di 2 lokasi yang berbeda ketinggiannya yaitu Kebun Percobaan Sub Balai Penelitian Hortikultura di Cipanas (± 1100 m dpl) dan Ke- bun Percobaan Stasiun Klimatologi Klas I Darmaga, Wilayah II di Bogor (± 260 m dpl). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan banyaknya air yang dibutuhkan oleh selada keriting (Lactuca sativa L. var. capitata) a- pabila ditanam pada 2 daerah yang berbeda ketinggiannya dan juga dengan perbedaan jumlah populasi persatuan luas yang ditanam dengan menggunakan sistim budidaya hidroponik kultur pasir. Bahan tanaman yang dipergunakan berasal dari Cipanas. Sistim hidroponik yang dipergunakan adalah sistim terbuka dengan media tanam pasir sungai yang telah disucihamakan dengan pestisida fumigan Basamid G. Sumber air diperoleh dari mata air (di Cipanas) dan dari sumur pompa (di Darma- ga), pemupukan diberikan hanya dari Gandasil D dengan meng- gunakan sistim irigasi sub permukaan. Perlakuan yang diberikan meliputi 2 faktor yaitu fak- tor elevasi (A) dan faktor jarak tanam (B) yang masing-masing ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh umur bibit dalam konsentrasi hara terhadap pertumbuhan dan produksi selada, Lactuca sativa L. pada teknologi hidroponik sistem terapung
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh umur bibit dalam konsentrasi hara berbeda terhadap pertumbuhan dan produksi selada pada Teknologi Hidroponik Sistem Terapung. Penelitian dilakukan di fasilitas Hidroponik Sistem Terapung, Danasworo Hydro-garden, Ciapus-Bogor sejak September 2002 sampai Februari 2003. Bahan tanaman yang digunakan adalah benih selada varietas Grand Rapids. Bahan yang digunakan sebagai media pengecambah adalah kertas tisu dan sebagai media tanam adalah rockwool. Larutan hara yang digunakan merupakan hasil pelarutan pupuk premix hara AB mix, sedangkan bahan hara tambahan berupa pupuk daun Gandasil-D. Penelitian ini disusun dengan Rancangan Percobaan Tersarang (Nested), dimana perlakuan umur bibit (2, 3, dan 4 minggu) tersarang di dalam larutan hara (0, 210, 440, dan 640 ppm), sehingga terdapat 12 kombinasi perlakuan. Setiap kombinasi perlakuan diulang 10 kali sehingga terdapat 120 satuan percobaan dan masing-masing satuan percobaan diwakili oleh satu panel-15 terdiri dari 15 tanaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bibit berumur 3 minggu layak digunakan pada Teknologi Hidroponik Sistem Terapung. Hasil tajuk optimal diperoleh pada kisaran konsentrasi larutan 347-360 ppm.
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