Judul: Pengaruh pupuk organik dan pemangkasan cabang dan daun bagian bawah terhadap produksi dan viabilitas benih terong (Solanum melongena
Abstrak: Pupuk organik diperlukan dalam pertumbuhan dan per- kembangan tanaman terong karena selain menambah zat hara, menyuburkan tanah, juga dapat meningkatkan produksi. Pe- mangkasan yang tepat pada tanaman terong dan juga tanaman lainnya dapat menyeimbangkan asimilat antara source dan sink sehingga produksi dan viabilitas benih yang dihasil- kan dapat meningkat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh pupuk organik dan pemangkasan cabang dan daun ba- gian bawah terhadap produksi dan viabilitas benih terong. Penelitian ini menggunakan rancangan acak kelompok (randomized complete block design) dengan 3 ulangan; ter- dapat 2 faktor perlakuan yaitu (1) pemupukan organik ko- toran ayam yang terdiri dari 4 taraf perlakuan dengan do- sis masing-masing 0.0 ton/ha (PO), 2.5 ton/ha (P₁), 5.0 ton/ha (P2), dan 7.5 ton/ha (P3) dan pemangkasan cabang dan daun bagian bawah dengan taraf perlakuan tidak dipang- kas (Mo) dan dipangkas (M₁). Tiga cabang bagian atas dari tanaman yang dipangkas disisakan. Namun, mengingat pada petak yang diberi perlakuan 5.0 dan 7.5 ton/ha sudah ber- bunga, dilakukan pula pembuangan buah dari sebagian tanaman...
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan dan Produksi Daun Torbangun (Plectranthus amboinicus Spreng.) dengan Pemupukan Organik dan Pemangkasan
Abstrak: Torbangun is a nutritious crop that increase breast milk because it contains lactagogen. Most study of torbangun plants focuses on pharmacological characteristics of plant. There is a need for research in cultivation techniques using organic fertilizer and pruning. The purpose of this study was to investigate the effect of organic fertilizer and pruning on the growth and leaf production of torbangun plant. This study used randomized block design (RBD) in the first experiment with fertilizer factor and Split plot design in the second experiment with fertilizer and pruning. Both of the experiment used Tukey‟s (Honestly Significant Difference) test. Organic fertilization is divided into 5 levels: without fertilizer, cow manure+rock phosphate, cow manure+rice-hull ash, rock phosphate+rice-hull ash, and cow manure+rock phosphate+rice-hull ash. Pruning is consisted of 2 levels: without pruning and with pruning. The results showed that fertilization using cow manure + rock phosphate + rice-hull ash increased shoot fresh weight of 125.21% compared to without fertilization. Pruning reduced plant biomass and leaf number. Torbangun growth is slow, so harvesting should have been done in a longer interval.
Keyword: 

Judul: Detecting Suicidal Ideation of Tweets Using Long Short-Term Memory and Fasttext Word Embedding
Abstrak: Suicide is a global health crisis. It has become the second greatest cause of mortality for people aged 15 to 29. In Indonesia, around five people commit suicide every day. To avert the tragedy of suicide in diverse high-risk groups, early detection of suicidal behaviors and adequate and timely interventions are essential. The younger generation has started to turn to the Internet to seek help and discuss depression and suicide-related topics. The huge amount of textual data generated by users on SNS became the main component in building the early detection tool. For a binary text classification task, LSTM Performs better compared to CNN. Fasttext word embedding can handle uncommon words, misspelled words, and word suffixes and prefixes. This research aims to build an accurate text classification model using LSTM and fasttext to identify tweets containing suicidal ideation. Without applying any text preprocessing or imbalanced class treatments, the model had outstanding performance with a 78% sensitivity, 97% specificity, and an 88% F1 score. No text preprocessing technique led to an improvement in the F1 score. However, improvements in sensitivity were achieved through the implementation of class weighting and oversampling. Notably, the ADASYN technique yielded a substantial sensitivity increase., Bunuh diri merupakan krisis kesehatan global. Bunuh diri telah menjadi penyebab kematian terbesar kedua bagi kelompok umur 15 hingga 29 tahun. Di Indonesia, ada sekitar lima korban bunuh diri setiap hari. Untuk mencegah tragedi bunuh diri dalam berbagai kelompok berisiko tinggi, deteksi dini terhadap perilaku bunuh diri dan intervensi yang tepat dan cekatan menjadi sangat penting. Generasi muda beralih ke Internet untuk mencari bantuan dan mendiskusikan topik terkait depresi dan bunuh diri. Besarnya jumlah data teks yang dihasilkan oleh pengguna di jejaring sosial menjadi komponen utama dalam membangun alat deteksi dini. LSTM memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan CNN dalam melakukan klasifikasi teks. Fasttext dapat menangani kata-kata yang tidak umum digunakan, kata-kata yang salah eja, serta kata berimbuhan dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi teks menggunakan LSTM dan fasttext untuk mengidentifikasi tweet yang mengandung pemikiran bunuh diri. Tanpa menerapkan metode pra-pemrosesan teks dan penanganan kelas yang tidak seimbang, model telah memiliki performa yang baik dengan sensitivitas 78%, spesifisitas 97%, dan skor F1 88%. Seluruh teknik pra-pemrosesan teks yang digunakan dalam penelitian ini tidak dapat meningkatkan skor F1. Namun, peningkatan sensitivitas tercapai melalui implementasi pembobotan kelas dan oversampling. Terutama, teknik ADASYN menghasilkan peningkatan sensitivitas yang signifikan.
Keyword: fasttext, LSTM, suicidal ideation, text classification, twitter