Judul: Pengaruh pemupukan litter ayam dan urea terhadap komposisi kimia dan kandungan oksalat rumput  setaria splendida stapf
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Kebun Percobaan Institut Pertanian Bogor, Tajur, dimulai tanggal 22 Desember 1983 sampai dengan akhir April 1984. Tujuan penelitian adalah untuk melihat pengaruh pemu- pukan litter ayam dan urea terhadap komposisi kimia dan kandungan oksalat rumput Setaria splendida Stapf. Sebagai materi percobaan digunakan bibit rumput Seta- ria yang diambil dari UPT. Cisarua, Bogor. Pupuk organik litter ayam diberikan dalam tiga taraf, yakni 0 ton/ha, 9 ton/ha dan 18 ton/ha. Sedangkan pupuk urea diberikan da- lam tiga taraf yaitu 0 kg/ha, 400 kg/ha dan 800 kg/ha. Ma- sing-masing perlakuan ditanam pada setiap petak percobaan dimana tiap petak berukuran 2 x 2 m2. Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah rancangan kelompok dengan pola faktorial 3 x 3. Menggunakan tiga ulangan yang berlaku sebagai blok. Penga- cakan dilakukan dengan menggunakan daftar bilangan teracak. Nilai rataan tiap perlakuan diuji dengan uji jarak Duncan. Komposisi kimia ditentukan dengan menggunakan analisa proksimat metode AOAC (AOAC, 1980). Kandungan oksalat di- tentukan dengan penetapan keasaman (ΑΚΑ, 1981/1982). Dengan menggunakan analisa sidik ragam didapatkan bah- wa perlakuan pemupukan litter ayam berpengaruh sangat nya- ta (P/0.01) dalam meningkatkan produksi bahan kering, kan- dungan dan produksi abu, kandungan dan produksi protein ka- sar, kandungan P dan kandungan asam oksalat, terutama pada taraf pemupukan 18 ton litter ayam/ha/tahun. Sebagai pupuk organik litter ayam telah mengalami dekomposisi sehingga unsur hara lebih tersedia bagi tanaman. Perlakuan pemupuk- an litter ayam tidak nyata berpengaruh ruh terhadap kandungan serat kasar dan Ca. Pemupukan urea berpengaruh sangat nya- ta (P/0.01) dalam meningkatkan kandungan dan produksi abu, terutama pada taraf 400 kg/ha/tahun, kandungan protein ka- sar dan asam oksalat terutama pada taraf 800 kg/ha/tahun. Pemupukan urea nyata (P/0.05) berpengaruh dalam meningkat- kan produksi protein kasar dan kandungan serat kasar teru- tama pada taraf pemupukan 800 kg/ha/tahun, akan tetapi ti- dak nyata pengaruhnya terhadap kandungan Ca dan P....
Keyword: 

Judul: Pengaruh Pemberian Pupuk Kandang dan Nitrogen Terhadap Komposisi Kimia Rumput Gajah (Pennisetum Purpereum Schum.) Pada Interval Pemotongan Yang Berbeda
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di kebun rumput Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Penelitian dimulai sejak bulan September 1982 sampai bulan Januari 1983. Kemudian dilanjutkan dengan analisa kimia di Laboratorium Bagian Kimia Makanan dan Pengolahan Bahan Makanan Ternak, Jurusan Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Dimulai sejak bulan Ja- nuari 1983 sampai bulan Maret 1983. Tujuan penelitian adalah untuk melihat pengaruh pemberian pupuk kandang dan nitrogen terhadap komposisi kimia rumput gajah (Pennisetum purpureum Schum.) pada interval pemotongan yang berbeda. Dosis pupuk yang digunakan adalah O (tanpa pemberian pupuk); K1, K2, K3 (bertu- rut-turut 5, 10, 15 ton pupuk kandang/ha); N1, N2 (ber- turut-turut 46, 92 kg pupuk nitrogen/ha). Interval pemotongan terdiri dari 30 dan 40 hari. Jenis hijauan yang digunakan adalah rumput Pennisetum purpureum Schum. varitas Hawaii. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Petak Terpisah, dengan Rancangan Kelompok sebagai dasarnya. Untuk mengetahui hubungan antara perlakuan yang diberikan dan masing-masing parameter dilakukan Uji Polynomial Orthogonal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa interval pemotongan berpengaruh nyata terhadap kandungan protein kasar dan serat kasar (P0.05), sedangkan kandungan abu, kalsium, fosfor serta produksi protein kasar tidak dipengaruhi oleh interval pemotongan (P0.05). Pemupukan maupun interaksi antara interval pemotongan dan pemupukan tidak berpengaruh (P0.05) terhadap semua parameter yang diamati…
Keyword: 

Judul: Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Pengenalan Kata pada Berbagai Kondisi Kesehatan Pembicara
Abstrak: Researches on voice signals have been carried out using various signal processing methods, one of them known as Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) which is based on Fourier transformation. MFCC as feature extraction combined with Artifical Neural Network (ANN) as classifier has been shown to have a very good accuracy. Based on previous research, this research is conducted with more complicated cases with the various medical conditions of the speaker. Bad medical conditions, such as cold, is a factor that can affect the human voice, making it more complicated to recognize using signal processing methods. From this research, it can be concluded that the use of MFCC method as the feature extraction combined with ANN as the classifier proved to have a good capability to recognize words from speakers with bad medical conditions. The accuracy that has been obtained is 99% using backpropagation neural network with 50 hidden neurons and using the Traingdx training methods.
Keyword: