Judul: Induksi dan stek tunas interfascicular empat galur semai pinus merkusii jungh.et de vriese dengan zat pengatur tumbuh 6-BAP:IBA
Abstrak: Kebutuhan semai P. merkusii tiap tahunnya cukup besar, angka kebutuhan semai untuk RKT 1994/1995 diperkirakan mencapai ± 22,80 juta semai untuk HTI Pulp, ± 3,03 juta semai untuk HTI Kayu Perkakas dan ± 3,49 juta semai untuk HTI Trans. Mengingat kebutuhan semai P. merkusii yang begitu besar untuk program HTI, tidak menutup kemungkinan pengadaan semai tersebut belum memenuhi standar kualitas yang baik. Semai unggul hanya diperoleh lewat program pemuliaan pohon, tetapi cara ini membutuhkan biaya besar dan waktu yang lama. Salah satu cara pen- dekatan program pemuliaan pohon adalah dengan teknik pembiakan vegetatif dengan menggunakan eksplan dari pohon-pohon plus atau benih dari pohon plus. Dalam kaitannya dengan hal tersebut di atas, pembiakan vegetatif dengan tek- nik stek pada tiga galur buatan (Bandung Selatan, Jember dan Pekalongan Timur) dan satu galur alami (Tapanuli) P. merkusii ditujukan untuk mencari alternatif cara pe- ningkatan produktivitas hutan tanaman secara berkesinambungan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh pemotongan tunas apikal dan pemberian 6-BAP:IBA pada berbagai tingkat konsentrasi terhadap pertumbuhan tunas interfascicular empat galur semai P. merkusii, dan mempelajari pengaruh meto- de pemberian IBA dalam bentuk larutan dan serbuk pada berbagai tingkat konsentrasi dalam merangsang pertumbuhan akar adventif pada stek tunas interfascicular P. mer- kusii. Asal galur, pemberian 6-BAP:IBA dan pemotongan tunas apikal serta interaksi antar faktor dapat merangsang pertumbuhan tunas interfascicular P. merkusii. Keber- hasilan menginduksi akar adventif pada stek tunas interfascicular P. merkusii dipenga ruhi oleh metode pemberian dan konsentrasi IBA....
Keyword: 

Judul: Pembiakan vegetatif Pinus oocarpa Schiede melalui stek tunas dengan perlakuan zat pengatur tumbuh IBA, NAA dan rootone-F pada beberapa media perakaran
Abstrak: Pinus oocarpa merupakan jenis eksotik dari Amerika Tengah. Jenis ini di Indonesia memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan P. merkusii (jenis asli Indonesia), seperti batangnya lebih lurus, pertumbuhannya lebih cepat, produksi getahnya lebih tinggi, tahan terhadap kebakaran, mampu bersaing dengan gulma dan sebagainya. Sampai sekarang jenis P. oocarpa ini belum dikembangkan secara luas di Indonesia karena masih dijumpai beberapa kendala antara lain adalah jumlah biji (benih) yang masih sangat sedikit sehingga sulit dikembangkan secara generatif (dengan biji). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh jenis media dan pemberian zat pengatur tumbuh IBA, NAA dan Rootone-F terhadap pertumbuhan stek tunas P.oocarpa Schiede serta untuk mengetahui kemungkinan pengembangan jenis ini secara vegetatif melalui stek tunas. Analisis data dilakukan dengan menggunakan Rancangan Faktorial yang terdiri dari dua faktor dan disusun dalam Pola Acak Lengkap. Faktor pertama (A) adalah jenis media (A. tanah latosol 100%, A = pasir 100% dan A campuran tanah. dan pasir (1:1)). Faktor kedua (3) adalah jenis zat pengatur tumbuh (B 0 ppm (kontrol), B = Rootone-F, B = IBA 570 ppm, B. NAA 330 ppm dan B₁ = campuran IBA dan NAA (570 ppm + 330 ppm)). Parameter yang diukur adalah persentase stek hidup, persentase stek berakar, jumlah akar stek dan berat kering akar stek. Untuk mengetahui pengaruh masing-masing...
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: