Judul: Pengaruh kadar air awal, kondisi simpan dan wadah simpan terhadap lama simpan benih kedelai (Glycine max (L.) Merr)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kadar air awal, kondisi simpan, dan wadah simpan, terhadap lama simpan benih kedelai. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Benih Leuwikopo, Darmaga, Bogor, dari bulan April 1993 sampai bulan Oktober 1993. Penelitian dilaksanakan dengan mengamati tiga factor dan merupakan percobaan faktorial yang disusun dalam ran- cangan acak lengkap, dengan menggunakan tiga ulangan. Faktor pertama adalah perlakuan kadar air awal penyimpanan terdiri dari tiga taraf yaitu A₁ = 6-7 persen, A2 = 9-10 persen, dan A3 = 12-13 persen. Faktor kedua adalah perla- kuan kondisi ruang simpan terdiri dari dua taraf yaitu B1 = ruang terkendali (ruang G1) dan B2 ruang kamar (labo- = ratorium kering leuwikopo). Faktor ketiga adalah perla- kuan wadah simpan benih terdiri dari tiga taraf yaitu C₁1 kertas berlapis polythylene, C2 = polythylene tebal 0,005 cm, dan C3 = blacu sebagai kontrol. Pengujian benih dila- kukan pada awal periode simpan dan setelah periode simpan 4, 8, 12, 16, 20, dan 24 minggu. Tolok ukur yang diguna kan adalah daya berkecambah benih, berat kering kecambah normal, keserempakan tumbuh, kecepatan tumbuh, dan peningkatan kadar air awal. Benih kedelai relatif lebih baik bila disimpan dengan kadar air awal yang rendah. Benih berkadar air awal 6-7 persen sampai periode simpan 12 minggu mempunyai viabilitas nyata lebih baik, sedangkan benih dengan kadar air awal 12-13 persen viabilitasnya nyata paling buruk. Perlakuan kondisi ruang simpan berpengaruh nyata terhadap viabilitas benih. Kondisi ruang simpan terkendali nyata paling baik untuk penyimpanan benih kedelai, sedangkan kondisi kamar berpengaruh paling buruk…dst
Keyword: 

Judul: Penyimpanan Benih Kedelai (Glycine max (L.) Merr) pada Berbagai Kadar Air Benih dan Jenis Kemasan
Abstrak: Kadar air benih, jenis kemasan, dan kondisi lingkungan simpan, terutama suhu dan RH, merupakan faktor penting yang mempengaruhi daya simpan benih. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan kadar air benih optimal dan mengidentifikasi jenis kemasan yang tepat untuk mempertahankan viabilitas benih kedelai selama penyimpanan terkontrol, serta mempelajari pengaruh interaksi dari 2 faktor perlakuan terhadap viabilitas benih. Benih kedelai varietas Tanggamus dengan kadar air benih 7–9%, 9–11%, dan 11–13% dikemas dalam plastik polypropylene, botol kaca, dan karung plastik, dan disimpan dalam kondisi penyimpanan terkontrol dengan suhu 19–22 °C dan RH 64–67%. Benih disimpan selama 6 bulan dan dilakukan evaluasi parameter viabilitas setiap bulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kadar air optimal benih kedelai dalam kondisi penyimpanan terkontrol (suhu 19–22 °C dan RH 64–67%) adalah 7–13% dengan kadar air kesetimbangan ±10% pada RH 65%. DHL benih kedelai dengan kadar air 11–13% secara signifikan lebih tinggi dibandingkan dengan kadar air lain setelah periode simpan 3 bulan. Interaksi antara 2 faktor perlakuan secara signifikan hanya terjadi pada parameter DHL dengan periode simpan 5 dan 6 bulan, tetapi tidak untuk parameter viabilitas lainnya. Semua jenis kemasan (botol kaca, plastik polypropylene, dan karung plastik) dapat digunakan untuk mempertahankan mutu benih selama 6 bulan pada penyimpanan terkontrol. Perlakuan kadar air benih dan jenis kemasan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap viabilitas benih. Hal ini mengindikasikan bahwa benih kedelai dapat disimpan pada suhu 19–22 °C dan RH 64–67% selama periode simpan 6 bulan.
Keyword: periode simpan, RH, suhu, terkontrol, viabilitas

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: