Judul: Pengaruh sistem irigasi terhadap pertumbuhan dan kualitas stroberi (Fragaria x ananassa Duch.) yang ditanam secara hidroponik
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari pengaruh perbedaan sistem irigasi terhadap pertumbuhan tanaman dan kualitas buah stroberi yang ditanam secara hidroponik serta mengetahui sistem irigasi yang paling sesuai untuk budidaya tanaman stroberi yang ditanam secara hidroponik. Penelitian dilaksanakan di kebun petani stroberi, desa Segunung, kecamatan. Pacet, Cipanas dan Laboratorium Pusat Kajian Buah-buahan Tropika (PKBT) IPB, Bogor pada bulan Oktober 2004 sampai bulan Februari 2005. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap satu faktor yaitu sistem irigasi dengan empat taraf yaitu: irigasi menggunakan drip setiap hari, irigasi menggunakan drip dua hari sekali, irigasi manual setiap hari dan irigasi manual dua hari sekali. Setiap perlakuan diulang sebanyak 10 kali, setiap ulangan terdiri dari dua tanaman. Bibit stroberi yang digunakan adalah bibit stroberi aksesi nomor 12 yang berasal dari runner yang sehat dan mempunyai ukuran yang seragam. Bibit ditanam dalam polibag yang telah diisi media arang sekam, satu polibag dua tanaman. Tanaman diberi irigasi menggunakan larutan nutrisi secara manual dengan frekuensi dua hari sekali sebanyak 0.5 liter per polibag sampai tanaman berumur dua bulan. Setelah berumur dua bulan tanaman diwiwil dan mulai diberikan irigasi sesuai dengan perlakuan selama 4 bulan (0.5 liter larutan nutrisi per polibag). Data diolah menggunakan uji-F, jika berbeda nyata dilanjutkan dengan uji DMRT pada taraf 5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan irigasi berpengaruh terhadap tinggi tanaman, jumlah runner dan jumlah bunga yang dihasilkan. Peningkatan frekuensi irigasi mampu maningkatkan tinggi tajuk tanaman dan jumlah runner yang dihasilkan. Tanaman dengan perlakuan irigasi manual dua hari sekali menghasilkan bunga paling sedikit, yaitu 37.3 bunga per tanaman. Tanaman stroberi yang mendapatkan perlakuan irigasi drip setiap hari cenderung mampu berproduksi lebih banyak dengan ukuran buah yang lebih besar. Produktivitas dan ukuran buah yang terbesar dicapai tanaman dengan perlakuan irigasi drip setiap hari yaitu 85.11 gram per tanaman dengan rata-rata bobot buah 13.09 gram. Perlakuan irigasi tidak berpengaruh terhadap jumlah daun, padatan terlarut total, total asam tertitrasi dan kekerasan buah. Secara ekonomi keuntungan tertinggi dihasilkan oleh tanaman yang mendapatkan perlakuan irigasi drip setiap hari. Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa perlakuan irigasi menggunakan drip dengan frekuensi setiap hari memberikan respon terhadap pertumbuhan dan produksi buah serta menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi sehingga dapat dipertimbangkan untuk budidaya tanaman stroberi secara hidroponik.
Keyword: 

Judul: Pengelolaan panen dan pasca panen stroberi (Fragaria xananassa Duch) di Vin's Berry Park, Cisarua, Lembang, Jawa Barat
Abstrak: Kegiatan magang dilakukan untuk menambah pengetahuan, keterampilan, dan pengalaman penulis tentang aspek produksi, aspek teknis, aspek manajemen dan pengelolaan pada kondisi yang sebenarnya; membandingkan sistem budidaya stroberi secara konvensional dan sistem penanaman stroberi secara hidroponik, dan melakukan analisis usahatani stroberi. Magang dilaksanakan di Vin’s Berry Park, Cisarua, Lembang, Jawa Barat. Metode pelaksanaan magang dengan mengikuti seluruh kegiatan yang dilaksanakan di Vin’s Berry Park meliputi: budidaya stroberi, pemasaran dan agrowisata. Penulis juga melakukan observasi ke Kampung Langkop, Desa Alam Endah, Kecamatan Rancabali untuk membandingkan sistem budidaya yang dilakukan oleh petani di Kampung Langkop dengan sistem budidaya stroberi di Vin’s Berry Park. Data yang diperoleh terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari pengamatan langsung di lapang dan hasil wawancara serta diskusi. Data sekunder diperoleh dari arsip perusahaan. Tanaman stroberi ditanam di dalam greenhouse menggunakan sistem hidroponik dengan populasi tanaman 1 600 – 2 000 polybag. Tanaman stroberi di Vin’s Berry Park merupakan hasil penanaman ulang. Penanaman ulang dilakukan secara bertahap. Tahap pertama dilakukan pada bulan Agustus 2009 (greenhouse A dan greenhouse C), tahap kedua bulan November 2009 (greenhouse B) dan tahap ketiga dilakukan pada pertengahan bulan Februari 2010 (greenhouse D).
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