Judul: Dinamika populasi gulma dan persistensi herbisida pra tumbuh pada tanah podsolik merah kuning pertanaman tebu karena pemberian dolomit
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh pemberian dolomit terhadap dinamika populasi gulma, persistensi herbisida pra tumbuh, pertumbuhan tebu, dan interaksi antara pemberian kapur dan jenis herbisida dalam mempengaruhi pertumbuhan gulma dan tebu. Percobaan terdiri dari dua bagian. Pertama adalah percobaan di lapangan yang dilakukan dengan menggunakan rancangan petak terpisah (split plot design) dan percobaan kedua adalah uji hayati untuk menentukan persistensi herbisida yang dilakukan di rumah kaca. Herbisida yang dicobakan adalah diuron, ametrin, dan 2,4-D amin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa antara pemberian dolomit dengan cara pengendalian gulma dengan herbisida pra tumbuh tidak terjadi interaksi dalam mempengaruhi pertumbuhan gulma. Pemberian dolomit mempengaruhi komposisi jenis gulma yang tumbuh hingga umur enam minggu setelah aplikasi herbisida. Pada minggu kedua, tingkat dominansi Mimosa invisa paling tinggi (SDR = 0.60) dan menurun pada pengamatan minggu berikutnya hingga mencapai 0.31 pada minggu keenam. Penurunan tingkat dominans i M. invisa dibarengi dengan meningkatnya dominansi tiga gulma dominan yang lain, yaitu Spigelia anthelmia, Boreria alata, dan Cyperus rotundus berturut-turut dengan SDR sebesar 0.14, 0.09, dan 0.04 pada minggu kedua menjadi 0.30, 0.12, dan 0.30 pada minggu keenam. Pemberian dolomit tidak mempengaruhi tingkat penutupan, bobot kering, maupun populasi gulma. Peubah tersebut ditentukan oleh jenis herbisida yang digunakan. Penggunaan ametrin 3.0 kg b.a. hal dapat menekan pertumbuhan gulma hingga tingkat yang paling rendah. Tingkat penutupan ditekan sebanyak 55.42%, bobot kering 86.27%, dan populasi gulma 69.51% pada pengamatan berturut-turut 12, 10, dan 10 minggu setelah aplikasi herbisida apabila dibandingkan dengan kontrol. Persistensi herbisida pra tumbuh meningkat akibat pemberian dolomit hingga 1.50 ton ha¹. Pemberian dolo- mit yang lebih tinggi, 2.25 ton ha-1 akan menurunkan persistensi herbisida. Persistensi diuron, ametrin, dan 2,4-D amin sebesar 18.278, 8.268, dan 25.128 minggu pada pemberian dolomit 1.50 ton ha-1. Berdasarkan analisis lintas, faktor-faktor yang paling menentukan populasi gulma dan persistensi herbisida pra tumbuh dalam tanah adalah unsur Ca dan Mg dalam tanah serta tingkat penutupan gulma. Makin besar konsentrasi Ca maka konsentrasi herbisida dalam larutan tanah akan makin kecil dan populasi gulma meningkat. Sebaliknya terjadi apabila Mg dalam tanah banyak. Penutupan gulma yang tinggi akan diikuti oleh populasi gulma yang tinggi dan konsentrasi herbisida dalam larutan tanah yang rendah. Pertumbuhan tebu tidak dipengaruhi oleh perlakuan pemberian dolomit. Sedangkan jenis herbisida berpengaruh tidak langsung melalui kemampuannya menekan pertumbuhan gulma, sehingga daya saing gulma terhadap tebu menurun pada areal yang diberi perlakuan dengan herbisida. Antara dolomit dan jenis herbisida terjadi interaksi dalam mempengaruhi bobot kering batang pada umur tiga dan lima bulan serta bobot kering daun pada umur lima bulan setelah tanam.
Keyword: Weed killers, Saccharum officinarum, Dolomit, Podzolic soils

Judul: Efektivitas cara pengendalian teki (Cyperus rotundus L.) pada beberapa tingkatan kesuburan N Tanah
Abstrak: Tujuan Penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh aplikasi herbisida glifosat, glifosamin dan paraquat terhadap keracunan dan produksi umbi gulma teki pada beberapa tingkat pemupukan nitrogen; juga untuk mengetahui daya tumbuh gulma sesudah mendapat perlakuan ketiga herbiside, yang dibandingkan dengan cara manual dan kontrol. Penelitian dilakukan di rumah kaca P3BT IPB, Taju, Bogor pada bulan Desember 1986 sampai April 1987. Penelitian ini merupakan percobaan faktorial dengan rancangan acak lengkap. Faktor pertama adalah pengendalian gulma (H) dengan sembilan perlakuan yaitu glifosat dengan tiga dosis (1.5; 3.0 dan 4.5 l/ha), glifosamin dengan tiga dosis (2.5; 5.0 dan 7.5 1/ha), paraquat dosis 2.0 1/na, manual dan kontrol. Faktor kedua adalah pupuk nitrogen dengan tiga taraf yaitu 60, 120 dan 130 kg N/ha. Sedangkan pengamatan-pengamatan yang dilakukan adalah persentase keracunan, persentase peningkatan individu, jumlah umbi, beratering tajuk, berat kering umbi dan berat kering total. Masing-masing gulma mempunyai ciri-ciri yang khusus sehingga memerlukan cara-cara penanggulangan yang khusus pula. Salah satu faktor yang juga menentukan tingkat kom- petisi gulma adalah tingkat penggunaan pupuk yang dapat S merangsang pertumbuhan dan perkembangan gulma, sehingga penyiangan yang baik atau pengendalian mutlak diperlukan. Serbisida yang digunakan yaitu paraquat, glifosat dan glifosamin cukup baik untuk mengendalikan teki, tetapi pa- raquat memperlihatkan pertumbuhan kembali yang cukup besar setelah penyemprotan yaitu 42.19 persen, hampir sama dengan manual dan kontrol. Sedangkan herbisida sistemik menunjuk- kan persentase peningkatan yang cukup kecil yaitu kurang dari lima persen, kecuali glifosat dosis terendah yang me- nunjukkan persentase peningkatan cukup tinggi yaitu 13.86 persen…dst
Keyword: 

Judul: Pengenalan wajah dengan partisi citra menggunakan VFI5 berbasis histogram
Abstrak: Research in face recognition is motivated not only by the fundamental challenges this recognition problem poses but also by numerous practical applications where human identification is needed. Face recognition, as one of the primary biometric technologies, became more important owing to rapid advances in technologies such as digital cameras, the Internet and mobile devices, and increased demands on security. Face recognition has several advantages over other biometric technologies: It is natural, non intrusive, and easy to use. There are two predominant approaches to the face recognition problem: geometric (feature based) and photometric (view based). A classification algorithm, called VFI5 (Voting Feature Intervals), is developed and applied to problem of face recognition with partition based on histogram. VFI5 represents a concept in the form of feature intervals on each feature dimension separately. Classification in the VFI5 algorithm is based on a real-valued voting. Each feature equally participates in the voting process and the class that receives the maximum amount of votes is declared to be the predicted class. The performance of the VFI5 classifier is evaluated empirically in terms of classification accuracy. Conclusion of this research indicates that VFI5 can be used for face recognition with high accuracy the level.
Keyword: