Judul: Respon Perkecambahan Benih Padi dan Mentimun terhadap Perlakuan Konsentrasi Bioherbisida Umbi Teki (Cyperus rotundus L.).
Abstrak: Teki (Cyperus rotundus L.) merupakan salah satu jenis gulma ganas dalam bidang pertanian. Teki memiliki daya adaptasi dan tingkat kompetisi yang tinggi sehingga mampu tumbuh baik pada hampir semua tipe tanah di daerah tropis maupun subtropis. Teki memproduksi umbi sebagai mekanisme reproduksi aseksual yang dapat bertahan di dalam tanah selama bertahun-tahun. Umbi teki mengandung senyawa alelokimia seperti fenol dan seskuiterpen yang dilepaskan ke lingkungan dan dapat menekan pertumbuhan dan perkembangan tanaman di sekitarnya. Penelitian ini bertujuan melihat respon perkecambahan benih padi dan mentimun terhadap pemberian larutan umbi teki pada berbagai tingkat konsentrasi. Penelitian disusun berdasarkan rancangan acak lengkap (RAL) dengan tingkat konsentrasi sebagai faktor tunggal. Tingkat konsentrasi yang diberikan ialah 𝐾����0 (kontrol), 𝐾����1 (45 g L−1), 𝐾����2 (90 g L−1), 𝐾����3 (135 g L−1), dan 𝐾����4 (180 g L−1). Aplikasi larutan umbi teki secara nyata menurunkan daya berkecambah benih mentimun, menghambat kecepatan tumbuh, panjang plumula dan radikula serta meningkatkan jumlah kecambah abnormal. Makin tinggi tingkat konsentrasi larutan umbi teki, makin tinggi tingkat penghambatan terhadap perkecambahan benih mentimun sampai tingkat konsentrasi 135 g L−1. Perlakuan larutan umbi teki tidak nyata mempengaruhi persentase perkecambahan benih padi dan kecepatan tumbuh kecambahnya, tetapi berpengaruh nyata terhadap panjang plumula dan radikula kecambahnya. Hasil penelitian ini memperkuat beberapa hasil penelitian sebelumnya, dimana biji tumbuhan berdaun lebar lebih peka terhadap perlakuan bioherbisida umbi teki dibandingkan dengan biji tumbuhan golongan rumput.
Keyword: alelokimia, daun lebar, fenol, perkecambahan, sesquiterpen

Judul: Peningkatan Keefektifan Larutan Umbi Tepung Teki dengan Penambahan Surfaktan dalam Menekan Perkecambahan Biji Tumbuhan
Abstrak: Hasil-hasil penelitian sebelum ini menyatakan bahwa larutan umbi tepung teki berpotensi sebagai bioherbisida pratumbuh untuk mengendalikan gulma berdaun lebar. Penelitian ini bertujuan mengetahui tingkat konsentrasi larutan tepung umbi teki yang efektif, mencari informasi jenis surfaktan yang efektif digunakan untuk campuran larutan tepung umbi teki dalam menghambat perkecambahan, dan mengetahui interaksi antara larutan umbi teki dengan penambahan surfaktan terhadap perkecambahan biji tumbuhan. Percobaan ini dilakukan pada bulan Februari – April 2019 dilakukan di Green House Kebun Percobaan Cikabayan IPB. Peneliti menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dua faktor dengan tiga ulangan. Faktor pertama yaitu perlakuan Surfaktan yang terdiri dari ���������0 (Tidak memakai surfaktan), ���������1 (Tween 80), ���������2 (TEA), dan ���������3 (NP10) pada konsentrasi 2%. Faktor kedua yaitu perlakuan konsentrasi larutan antara lain ���������0 (kontrol), ���������1 (45 g l−1), ���������2 (90 g l−1) dan ���������3 (135 g l−1). Hasil penelitian menunjukkan bahwa larutan umbi tepung teki berpengaruh nyata terhadap beberapa parameter perkecambahan. Selain menekan persentase benih yang berkecambah, larutan umbi tepung teki dapat menghambat kecepatan tumbuh dan meningkatkan persentase kecambah abnormal. Untuk diimplementasikan di media tanah, konsentrasi yang digunakan masih linier, belum efektif menekan perkecambahan biji tumbuhan. Pada penelitian ini jenis surfaktan yang digunakan tidak dapat meningkatkan keefektifan larutan umbi tepung teki sebagai bioherbisida, Tween 80 lebih baik dibandingkan dengan dua jenis lainnya. Tumbuhan berdaun lebar selada dan Asystasia gangetica lebih peka terhadap perlakuan umbi tepung teki dibandingkan dengan padi.
Keyword: Asystasia gangetic, bioherbisida, Cyperus rotundus, gulma, surfaktan

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: