Judul: Keefektifan Kitosan untuk Pengendalian Nematoda Pucuk Putih Padi (Aphelenchoides besseyi Christie) melalui Perlakuan Benih.
Abstrak: Nematoda Aphelenchoides besseyi merupakan OPT penyebab penyakit pucuk putih pada padi yang menyebabkan kehilangan hasil sekitar 31% di Indonesia. Pengendalian yang efektif dalam mengeliminasi A. besseyi adalah melalui perlakuan air panas (HWT), namun alat dan fasilitas untuk penerapan skala besar belum tersedia di Indonesia. Salah satu alternatif pengendalian A. besseyi adalah dengan menggunakan kitosan. Penelitian ini menggunakan 2 jenis kitosan, yaitu kitosan asal Departemen Teknologi Hasil Perairan IPB dan kitosan komersil masing-masing dengan konsentrasi 1%, 0.75%, 0.5%, dan 0.25%. Sebagai pembanding, dilakukan juga pengujian dengan perlakuan air panas pada suhu 50 °C. Hasil pengujian menunjukkan tidak ada pengaruh yang nyata antara perendaman 15, 20, dan 25 menit terhadap viabilitas benih dan populasi nematoda yang diamati. Pengujian viabilitas benih menunjukkan perlakuan air panas, kitosan THP untuk seluruh konsentrasi, dan kitosan komersil 0.25% tidak berdampak buruk terhadap viabilitas benih. Hasil ekstraksi populasi A. besseyi menunjukkan perlakuan air panas tetap memberikan hasil yang lebih baik dengan jumlah nematoda terekstraksi lebih sedikit dibandingkan perlakuan lainnya. Selain itu, perlakuan kitosan 0.25% baik asal THP maupun komersil juga menunjukkan pengaruh nyata terhadap penurunan populasi nematoda serta menghasilkan hasil analisis statistik yang tidak berbeda nyata dengan perlakuan air panas. Nematoda yang diberi perlakuan kitosan mengalami kerusakan morfologi yang kemungkinan dikarenakan fungsi gugus amida yang bersifat polikationik. Hasil penelitian ini menunjukkan perlakuan kitosan konsentrasi 0.25% selama 15 menit efektif untuk pengendalian A. besseyi melalui perlakuan benih.
Keyword: kitosan, nematoda Aphelenchoides besseyi, padi, perlakuan air panas, perlakuan benih

Judul: Pengaruh Perlakuan Air Panas Terhadap Mortalitas dan Kerusakan Morfologi Nematoda Aphelenchoides besseyi Christie
Abstrak: Aphelenchoides besseyi merupakan nematoda parasit penting padi dan bersifat terbawa benih. A. besseyi dikenal sebagai penyebab penyakit pucuk putih (white tip) dengan gejala batang kerdil dan nekrotik ujung daun berwarna putih. Salah satu pengendalian yang dapat dilakukan yaitu perlakuan secara fisik dengan perendaman benih dalam air panas. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh perlakuan air panas terhadap mortalitas dan kerusakan morfologi nematoda. Benih yang digunakan untuk diekstraksi yaitu varietas Pak Tiwi-1. Perlakuan air panas dimulai dengan melakukan uji pendahuluan terhadap suhu 45, 47, 49, 51, 53, 55, 57, dan 59 °C dengan tiga ulangan selama 20 menit tiap perlakuan. Setelah menemukan suhu optimum dilakukan uji waktu optimum dengan masing-masing waktu perlakuan yaitu 5, 10, dan 15 menit dengan ulangan sebanyak 3 kali. Rancangan percobaan yang digunakan yaitu rancangan acak lengkap dengan analisis ragam dan jika berbeda nyata dilanjutkan dengan uji Tukey (α=5%). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perendaman air panas terhadap nematoda pada suhu 53 °C selama 20 menit efektif dalam menurunkan populasi A. besseyi, dengan mortalitasnya 100% tanpa mengganggu viabilitas benih. Pengaruh perendaman terhadap kerusakan morfologi terlihat meningkat mulai suhu 45 °C hingga 59 °C, terjadi lisis pada dinding tubuh, stilet, bulbus median, saluran esofagus, alat kelamin, anus, dan mukro.
Keyword: benih padi, lisis, mortalitas, perubahan morfologi, viabilitas

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: