Judul: Kajian tentang defisit air pada beberapa stadia pertumbuhan padi gogo
Abstrak: Peningkatan terhadap produksi padi yang terus-menerus tidak rnungkin dapat mengejar pertumbuhan penduduk. Kenaikan produksi padi ada batasnya. Intensifikasi atau peningkatan produksi padi per hektar juga ada batasnya. Peningkatan produksi melalui perluasan areal sudah kecil kemunkinannra, karena adanya kecenderungan pengurangan areal sawah produktif. Terutama di pulau Jawa, pengurangan ini disebabkan oleh penggunaan lahan untuk kegiatan-kegiatan nonpertanian, Salah satu usaha yang dapat dilakukan untuk mengantisipasi keadaan tersebut adalah melalui pengernbangan padi gogo yang ditujukan untuk rnemanfaatkan lahan-lahan kering marjinal guna rnendukung program transrnigrasi yang sernakin meningkat dari tahun · ke tahun. Namun dalam usaha ini sering dihadapkan pada masalah ketersediaan air, sehingga terdapat berbagai cekaman, seperti: kekeringan, keracunan clan kekahatan berbagai unsur hara, di samping berbagai gangguan hama, penyakit, dan gulma, Produksi padi yang tinggi hanya akan diperoleh selama curah hujan dapat rnernasok air yang cukup. Oleh sebab i tu, pengaturan tanam lebih di tujukan untuk menghindari terjadinya kekeringan selama masa pertumbuhan. Jika kebutuhan air tanaman dapat dipenuhi, minimal selama periode-periode kritis, maka tanaman masih mampu berproduksi dengan baik. Bertitik tolak dari hal di atas, tel ah dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengkaji dan mempelajari pengaruh defisit air pada beberapa stadia pertumbuhan terhadap pertubuhan dan produksi padi gogo. Percobaan dilaksanakan di rumahkaca Fakultas Pertanian Universitas Andalas, Padang, mulai bulan Desember 1991 sampai bulan Mei 1992. Tanah yang digunakan adalah Ultisol, dan padi gogo varietas Laut Tawar.
Keyword: defisit air, pertumbuhan padi gogo

Judul: Pengaruh Irigasi Bawah Permukaan terhadap Pertumbuhan dan Produksi pada Budidaya Hemat Air Padi Gogo.
Abstrak: Padi merupakan bahan pangan utama yang harus selalu tersedia. Produksi yang belum mencukupi dan semakin berkurangnya lahan sawah merupakan alasan untuk melakukan penanaman padi pada lahan kering. Terbatasnya ketersediaan air untuk beberapa daerah adalah dasar ide dalam melakukan penelitian ini. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan informasi irigasi bawah permukaan yang paling efisien pada sistem budidaya hemat air padi gogo dan pengaruhnya terhadap pertumbuhan dan produksi tanaman. Tempat penelitian ini dilakukan di Rumah Plastik Kebun Percobaan Sawah Baru, Institut Pertanian Bogor, pada bulan Januari 2016 hingga Juni 2016. Rancangan yang digunakan adalah rancangan kelompok lengkap teracak (RKLT) dengan 3 ulangan dan satu faktor. Perlakuan adalah jarak antar lubang yang terdiri dari P1, P2, P3, P4, P5 dan P6. Selain itu terdapat juga 2 kontrol yaitu P0A dan P0B. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan jarak antar lubang dalam paralon berpengaruh nyata terhadap fase pertumbuhan vegetatif dan juga berpengaruh nyata terhadap fase pertumbuhan generatif. Perlakuan jarak antar lubang 4 cm atau P2 merupakan perlakuan yang direkomendasikan untuk budidaya hemat air padi gogo dengan efisiensi pemakaian air sebesar 1,03 g GKG per liter air dan produksi gabah kering giling sebesar 32,80 g per rumpun atau setara 4,198 ton ha-1.
Keyword: efisiensi, gogo, kadar air, panjang malai

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: