Judul: Pengaruh Pemupukan Pertumbuhan Dan Produksi Biji Beberapa Aksesi Rumpnt Cynodon Dactylon L.)
Abstrak: Penelitian bertujuan untuk mempelajari pengaruh perbedaan dosis pupuk terhadap pertumbuhan dan produksi biji pada beberapa aksesi rumput bermuda (Cynodon dactylon L.) lokal. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari 2006 hingga bulan September 2006. Lokasi yang digunakan sebagai tempat penelitian adalah Turfgrass Club IPB yang berada pada ketinggian ± 250 meter di atas permukaan laut dan Laboratorium Ekofisiologi Tanaman. Penelitian dilaksanakan dengan rancangan percobaan Split plot dalam rancangan lingkungan Rancangan Acak Kelompok (RAK) yang terdiri dari dua faktor, yaitu aksesi rumput bermuda dan dosis pupuk dengan 3 ulangan. Petak utama adalah aksesi rumput bermuda yaitu aksesi Bogor 6, Cianjur 3, Cianjur 4, Sukabumi 2, Sukabumi 5, dan rumput bermuda varietas Tifdwarf (digunakan sebagai pembanding). Anak petak adalah perlakuan dosis pupuk per 100 m2 per bulan yang terdiri atas lima tarat; yaitu PO (tanpa pupuk), PI (1000 g N + 1000 g P20S + 1000 g K20), P2 (1500 g N + 1000 g P20S + 1000 g K20), P3 (1000 g N + 1500 g P20 5 + 1000 g K20), P4 (1000 g N + 1000 g P20S + 1500 g K20). Satuan percobaan berupa pot dengan diameter 30 em dan tinggi 20 cm. …
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemberian pupuk nitrogen dan kalium terhadap produktivitas dan kualitas rumput udul-udul (Hymenachne amplexicaulis (Rudge) Nees)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Agrostologi, Jurusan Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, selama 12 minggu dari bulan Juni sampai Agustus 1995. Tujuan penelitian adalah untuk meningkatkan produktivitas dan kualitas rumput Udul-udul serta mengetahui pengaruh penggunaan pupuk nitrogen dan kalium terhadap pertumbuhan, produksi, dan kualitas rumput Udul-udul. Rumput Udul-udul yang digunakan berasal dari Kalimantan Selatan. Taraf penggunaan pupuk nitrogen terdiri dari 0, 125, 250, 375, dan 500 kg N/ha. Taraf penggunaan pupuk kalium terdiri dari 0, 100, dan 200 kg K20/ha. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap pola faktorial 3 * 5 dengan 3 ulangan. Peubah yang diamati adalah pertambahan jumlah anakan, pertambahan tinggi vertikal, pertambahan jumlah daun, produksi bahan kering, bobot kering akar, kadar nitrogen, dan penutupan tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemupukan nitrogen dan kalium tidak berpengaruh nyata (P > 0.05) terhadap pertambahan tinggi vertikal, pertambahan jumlah anakan, dan pertambahan jumlah daun pada periode pertama. Pemupukan nitrogen berpengaruh nyata (P < 0.05) terhadap bobot kering akar dan sangat nyata (P < 0.01) terhadap pertambahan tinggi vertikal, pertambahan jumlah anakan, pertambahan jumlah daun. produksi bahan kering dan kadar protein kasar pada periode kedua. Pemupukan kalium tidak berpengaruh nyata (P > 0.05) terhadap semua peubah yang diamati pada periode kedua dan tidak terdapat interaksi antara faktor nitrogen dan kalium selama penelitian. Korelasi antar variabel bernilai positif dengan nilai tertinggi antara pertambahan jumlah anakan pada periode pertama dengan pertambahan jumlah daun pada periode pertama. Penanaman dengan kepadatan 4 pols/m² menghasilkan penutupan tanah 50.82% yang lebih luas daripada 1 pols/m² dengan penutupan tanah 23.98 %.
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: