Judul: Studi pengaruh colchicine terhadap pucuk Gloxinia secara "in vitro"
Abstrak: Suatu percobaan tentang studi pengaruh colchicine terhadap pucuk gloxinia secara in vitro dilaksanakan di Laboratorium Kultur Jaringan Jurusan Budi Daya Pertanian, Fakultas Pertanian dan Laboratorium Genetika, Pusat Antar Universitas, Institut Pertanian Bogor dimulai pada bulan. Februari sampai Juli 1991. Eksplan yang digunakan adalah pucuk gloxinia dari kultur axenik. Perlakuan menggunakan media MS cair ditambah hormon IAA 0.1 ppm dan BAP 0.5 ppm serta colchicine sesuai perlakuan. Kemudian tanaman diakarkan pada media MS padat tanpa hormon. Percobaan disusun atas dasar Rancangan Acak Lengkap yang terdiri dari dua faktor. Faktor pertama yaitu lama perendaman (T) yang terdiri dari tiga taraf yaitu 3 hari (T1), 6 hari (T2), dan 9 hari (T3). Faktor kedua konsentrasi colchicine (C) yang terdiri dari empat yaitu 0 ppm (Co), 10 ppm (C1), 100 ppm (C2), dan 200 yaitu taraf (C3). Setiap perlakuan diulang 10 kali. Uji lanjut yang digunakan adalah Beda Nyata Terkecil (BNT). Konsentrasi dan lama perendaman dalam larutan colchicine mempengaruhi morfologi dan anatomi tanaman. Umumnya dari parameter yang diamati menunjukan konsentrasi colchicine lebih berpengaruh dibandingkan dengan lama perendaman. Perlakuan telah menyebabkan variasi pada ukuran daun, warna daun, bentuk daun, ukuran stomata dan kepekatan warna butir kloroplas. Berdasarkan variasi tersebut diduga tanaman telah mengalami poliploidi. Studi sitologi tanaman akibat perlakuan belum berhasil diketahui. Beberapa metode pengamatan kromosom yang dilaksanakan tidak memberikan hasil yang memuaskan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh perlakuan colchicine terhadap morfologi dan anatomi pucuk petunia ( Petunia grandiflora ) hasil biakan secara kultur jaringan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh perendaman pucuk hasil biakan secara kultur jaringan dalam larutan colchicine terhadap variasi tanaman Petunia grandiflora. Bahan tanaman awal yang digunakan adalah daun Petunia yang ditumbuhkan pada media MS ditambah hormon NAA 0.1 mg/1 dan BAP 0.5 mg/l. Tunas-tunas yang tumbuh dipotong pucuknya dan dijadikan eksplan untuk diberi perlakuan. colchicine de- ngan konsentrasi 50 ppm dan 100 ppm selama 6, 12, 24, 48 dan 72 jam. Tanaman tanpa perlakuan dianggap sebagai tanaman kontrol. Setelah pemberian perlakuan, eksplan ditanam pada media yang sama seperti di atas, dan dirangsang perakarannya dengan media MS tanpa hormon. Dari 11 perlakuan yang dicobakan, ternyata hanya 6 perlakuan yang berhasil tumbuh dan hidup (Wo Ko, W12K50, W24K50, W12K 100, 24K 100 W72K100). Dari ke-enam jenis perlakuan tersebut nampak variasi tanaman yang diakibatkan oleh perlakuan colchicine. Variasi-variasi tersebut dapat di- amati selama tanaman berada dalam botol kultur. Tidak semua variasi menguntungkan, ada yang merugikan. Pemindahan tanaman ke lapang belum berhasil, beberapa kendala yang dihadapi adalah penyakit busuk pangkal dan kondisi lapang kurang cocok. Perhitungan jumlah kromosom juga belum berhasil.
Keyword: 

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: