Judul: Pengaruh pemupukan nitrogen dan kalium terhadap pertumbuhan vegetatif bibit salak gula pasir (Salacca Zalacca (Gaetner)) Voss)
Abstrak: Penelitian dilakukan untuk mengetahui pengaruh pemberian beberapa dosis pupuk nitrogen dan kalium terhadap pertumbuhan vegetatif tanaman salak gula pasir (Salacca zalacca (Gaether)Voss) umur 4-8 bulan di pembibitan. Penelitian dilaksanakan di UPT Kebun Percobaan Kampus IPB Darmaga Bogor pada bulan Agustus 2001 sampai dengan bulan November 2001. Penelitian ini merupakan percobaan dua faktor dalam rancangan acak lengkap. Faktor pertama adalah dosis pupuk nitrogen (N) yang terdiri dari 3 taraf yaitu NO (0 g N, 0 g urea), N1 (2 g N, 4.5 g urea), N2 (4 g N, 9.0 g urea) dan faktor kedua adalah dosis pupuk kalium (K) yang terdiri dari tiga taraf yaitu KO (0g K, 0 g KCI), KI(0.75 g K, 3.0 g KCI) dan K2 (1.5 g K, 6.0 g KCI) sehingga terdapat sembilan satuan kombinasi dosis pupuk yang cobakan yaitu NOKO, NIKO, N2KO, NOKI, NIKI, N2K1, NOK2, NIK2, dan N2K2. Setiap perlakuan dicobakan pada tiga tanaman dan diulang tiga kali sehingga jumlah semua tanaman yang digunakan adalah 81 tanaman. Dosis pupuk dibagi menjadi tiga dan diberikan dalam tiga kali pemupukan yaitu pada minggu ke-0. 5 dan 10. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa perlakuan N berpengaruh nyata menurunkan pertambahan tinggi tanaman pada minggu ke-3 sampai 16 kecuali minggu ke-5, terhadap pertambahan jumlah daun pada minggu ke-8, 11, 13, 14, 15 dan 16, dan terhadap pertambahan jari-jari tajuk pada minggu ke-15. Perlakuan N tidak berpengaruh nyata terhadap pertambahan diameter batang. Perlakuan K berpengaruh nyata meningkatkan pertambahan tinggi tanaman pada minggu ke- 14, 15 dan 16, tetapi tidak terhadap pertambahan jumlah daun, jari-jari tajuk dan diameter batang tanaman. Terdapat interaksi pengaruh perlakuan N dan K terhadap pertambahan tinggi tanaman pada minggu ke-8 dan pertambahan jari-jari tajuk pada minggu ke-15. Pecah daun terjadi pada daun keenam. Pecah daun ini baru terjadi pada minggu ke-9 sampai minggu ke-16 pengamatan. Persentase pecah daun pada minggu ke-9 tertinggi dicapai oleh perlakuan NOK2 (0 g N, 1.5 g K) sebanyak
Keyword: Salacca Zalacca (Gaetner)) Voss, potash fertilizers, nitrogen fertilizer

Judul: Pengaruh pemupukan nitrogen dan kalium terhadap pertumbuhan vegetatif salak pondoh (Salacca zalacca) umur 16 - 22 bulan di Darmaga Bogor
Abstrak: Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan yang telah dilakukan pada salak Pondoh umur 3-9 bulan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh beberapa kombinasi dosis pemupukan N dan K terhadap pertumbuhan vegetatif salak Pondoh umur 16-22 bulan (Salacca zalacca). Penelitian dilaksanakan di Kebun Percobaan IPB Darmaga Bogor pada bulan Februari 2000 sampai dengan Agustus 2000. Penelitian menggunakan rancangan faktorial dalam lingkungan Acak Lengkap dengan dua faktor. Faktor pertama adalah dosis pupuk N, yaitu Ni: 27 g N, N2: 54 g N dan N3: 81 g N. Sedangkan faktor kedua adalah dosis pupuk K, yaitu K₁: 36 g K, K2: 72 g K. dan K3 108 g K/tanaman/6 bulan. Pemupukan diberikan 2 bulan sekali selama 6 bulan. Percobaan ini mempunyai 9 kombinasi perlakuan dosis pupuk dengan 3 ulangan. Jumlah tanaman yang digunakan adalah 135 tanaman. Pengamatan dilakukan terhadap peubah tinggi tanaman, jari-jari tajuk, jumlah daun dan analisis unsur hara N dan K pada daun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan dosis pemupukan N tidak berpengaruh terhadap pertambahan tinggi tanaman, jari-jari tajuk dan jumlah daun selama penelitian kecuali jumlah daun pada 18.5 BST dan 19 BST. Perlakuan dosis pemupukan K tidak berpengaruh terhadap pertambahan tinggi tanaman, jari- jari tajuk dan jumlah daun selama penelitian. Interaksi perlakuan dosis pemupukan N dan K tidak berpengaruh terhadap pertambahan tinggi tanaman, jari-jari tajuk dan jumlah daun tanaman salak Pondoh umur 16-22 bulan. Kombinasi perlakuan 81 g N dan 108 g K menunjukkan pertambahan tinggi tanaman terbesar, kombinasi perlakuan 81 g N dan 72 g K menunjukkan pertambahan jari-jari tajuk terbesar dan kombinasi perlakuan 81 g N dan 108 g K menunjukkan pertambahan jumlah daun terbesar walaupun tidak berbeda nyata dengan kombinasi perlakuan yang lain. ..dst
Keyword: pemupukan, tanaman salak, botani salak, morfologi salak

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