Judul: Pengaruh volume irigasi pada berbagai fase tumbuh pada pertumbuhan melon (cucumis melo l.) Dengan sistem hidroponik
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan untuk mengetahui pengaruh volume irigasi pada berbagai fase tumbuh pada pertumbuhan melon (Cucumis melo L.) yang dibudidayakan secara hidroponik. Penelitian ini dilaksanakan di rumah kaca University Farm IPB, unit lapangan Cikabayan Dramaga Bogor mulai bulan Februari hingga Juni 2011. Penelitian ini dilaksanakan dengan Rancangan Kelompok Lengkap Teracak (RKLT) dengan satu faktor yaitu volume irigasi. Perlakuan pada penelitian ini adalah volume irigasi yaitu 0.5 x Eo (evaporasi permukaan air bebas), 1 x Eo, 1.5 x Eo dan 2 x Eo masing-masing diberikan pada seluruh fase tumbuh, yaitu seluruh fase tumbuh (dari tanam hingga panen), fase tanam hingga berbunga dan fase berbunga hingga panen. Jumlah perlakuan ada 12 taraf perlakuan, antara lain : (0.5T) Volume irigasi 0.5 x Eo diberikan pada tanam-panen (0.5T1) Volume irigasi 0.5 x Eo diberikan pada tanam-bunga (0.5T2) Volume irigasi 0.5 x Eo diberikan pada bunga-panen (1T) Volume irigasi 1 x Eo diberikan pada tanam-panen (1T1) Volume irigasi 1 x Eo diberikan pada tanam-bunga (1T2) Volume irigasi 1 x Eo diberikan pada bunga-panen (1.5T) Volume irigasi 1.5 x Eo diberikan pada tanam-panen (1.5T1) Volume irigasi 1.5 x Eo diberikan pada tanam-bunga (1.5T2) Volume irigasi 1.5 x Eo diberikan pada bunga-panen (2T) Volume irigasi 2 x Eo diberikan pada tanam-panen (2T1) Volume irigasi 2 x Eo diberikan pada tanam-bunga (2T2) Volume irigasi 2 x Eo diberikan pada bunga-panen Masing-masing taraf perlakuan diulang sebanyak 3 kali sehingga terdapat 36 satuan percobaan.
Keyword: 

Judul: Perencanaan sistem irigasi tetes untuk tanaman melon (Cucumis melo L.) di PT Hortitek tropika sari, Bogor
Abstrak: Irigasi tetes mempunyai peranan penting dalam usaha me ningkatkan produksi tanaman hortikultura, terutama untuk ta- naman hortikultura yang mempunyai nilai komoditi yang cukup tinggi seperti tanaman melon. Adapun tujuan dari irigasi te- tes ini antara lain untuk memenuhi kebutuhan tanaman akan air pada waktu dan jumlah yang tepat bagi pertumbuhan tanaman, mengalirkan larutan hara sebagai unsur makanan bagi tanaman, menjaga kepekatan larutan dan derajat keasamannya. Tujuan dari masalah khusus ini adalah untuk menghitung kebutuhan air tanaman aktual untuk analisis Kc (koefisien tanaman) setiap periode tumbuh, menghitung perencanaan teknis sistem irigasi tetes (drip irrigation) untuk tanaman. horti- kultura khususnya tanaman melon (Cucumis melo L) dalam istem pembudidayaan secara hidroponik. Kondisi kapasitas lang (pF=2,54) tercapai pada kadar air 5,9% volume dan kondisi titik layu permanen (pF=4,2) pada kadar ir 4,7% volume. Tanah pasir pada percobaan ini mempu nyai nilai bulk density 1,53 gram/cm³ dan permeabilitas sebesar 2,77 cm/menit. Hasil kalibrasi gypsum menunjukkan bahwa alat cukup sensitif untuk selang kadar air antara 4,5% 28,2% volume dengan persamaan adalah Y-1330, 1875 + 27,0450802X 0,15522565X2 + 0,00027384X3 (r = 0,9992). Secara berturut-turut kebutuhan air meningkat dimulai dari periode vegetatif (Kc=0,81), dan diikuti oleh periode pembungaan (Kc=0,97) serta puncaknya terjadi pada periode pembentukan buah (Kc=1,16). Pada periode pematangan buah melon (Ke=0,85) kebutuhan airnyan akan menurun kembali. Pada pembentukan buah tanaman melon membutuhkan air terba- nyak, hal ini dapat dimengerti, karena buah melon termasuk buah yang mengandung banyak air…dst
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: