Judul: Percobaan pembiakan vegetatif Manilkara kauki dubard dengan cara stek batang
Abstrak: Sawo kecik (Manilkara kauki Dubard) merupakan salah satu sumberdaya hutan yang bernilai ekonomis, karena kayunya banyak digunakan untuk berbagai kebutuhan, antara lain di Bali untuk membuat kerajinan patung. Dewasa ini keberadaan hutan sawo kecik di alam mengalami kemunduran sehingga sawo kecik beserta ekosistem nya dinyatakan langka. Untuk menghindari kepunahan dari jenis ini, perlu diadakan program penangkaran. Dalam upaya mengadakan program penangkaran, maka dilakukan suatu percobaan pembiakan vegetatif dengan cara stek batang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kemungkinan pembiakan vegetatif sawo kecik melalui cara stek batang dengan pemberian zat pengatur tumbuh IBA dan NAA serta kombinasinya. Dalam penelitian ini digunakan percobaan faktorial dalam rancangan acak lengkap. Terdiri dari dua faktor dan empat taraf, yaitu IBA (0 ppm, 200 ppm, 400 ppm dan 600 ppm) dan NAA (0 ppm, 200 ppm, 400 ppm dan 600 ppm). Percobaan dilakukan dengan tiga kali ulangan, masing-masing ulangan terdiri dari tiga stek.
Keyword: 

Judul: Pembiakan Gordonia excelsa BI dengan menggunakan stek batang
Abstrak: Ki Manjel (Gordonia excelsa Bl.) merupakan salah satu jenis pohon yang banyak digunakan untuk kayu bangu- nan dan kulitnya untuk menguatkan jala. Penyebaran pohon ini sangat jarang, sedangkan pengambilan pohon ini sangat banyak dilakukan tanpa penanaman kembali, sehingga pohon ini menjadi langka (Heyne, 1987). Disamping penyebarannya yang sangat jarang, tumbuhan ini mempunyai biji yang keras dan kaku sehingga sulit untuk tumbuh secara cepat (Keng, 1984). Untuk mengatasi masalah ini, salah satu cara yang dapat dikembangkan adalah melalui pembiakan vegetatif, dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan stek batang. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari kemung- kinan pembiakan Gordonia excelsa Bl. dengan menggunakan stek batang yang diberi perlakuan dengan hormon penumbuh IBA dan NAA serta kombinasinya dengan sistem tepung. Dalam penelitian ini, metode pembiakan vegetatif yang digunakan adalah stek batang. Bahan stek yang digunakan adalah stek batang cabang ortotrop pohon Gordonia excelsa Bl. Stek ditanam di dalam kantong plastik dan ditempatkan di dalam sungkup plastik. Percobaan merupakan percobaan faktorial, terdiri dari dua faktor yang disusun dalam rancangan acak lengkap. Faktor pertama berupa empat taraf konsentrasi NAA yaitu, O ppm, 500 ppm, 1000 ppm, dan 1500 ppm. Faktor ke-dua berupa empat taraf konsentrasi IBA yaitu, 1000 ppm, 1500 ppm. 0 ppm, 500 ppm, Setiap perlakuan terdiri dari tiga ulangan dan setiap ulangan terdiri dari lima stek batang. Nilai respon yang diamati adalah waktu mulai bertunas, persen stek bertunas, persen hidup stek, persen stek yang berakar, jumlah akar dan panjang akar lateral. Disamping itu dilakukan pengamatan keadaan suhu dan kelembaban udara di dalam sungkup. Hasil penelitian menunjukkan bahwa stek mulai bertu- nas pada hari ke-sebelas. Persen hidup stek sampai akhir penelitian hanya 2,1 persen dan stek yang berakar hanya 1,25 persen. Rendahnya persen stek hidup dan persen stek berakar ini disebabkan kematian stek-stek sebelum bertunas yang diakibatkan kekeringan karena suhu yang tinggi dan kelembaban yang rendah pada awal penelitian. Suhu pada awal penelitian mencapai 38°C dan kelembaban di bawah 90%. Padahal untuk pertumbuhan tunas diperlukan suhu yang rendah dan kelembaban yang tinggi..dst
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