Judul: Pengaruh ancymidol dan letak eksplan terhadap pertumbuhan minimal dua kultivar tanaman kentang (Solanum tuberosum L.) secara in vitro
Abstrak: Penelitian dilakukan di Laboratorium Kultur Jaringan Jurusan Budi Daya Pertanian, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor dengan suhu 20-25°C dan dilaksanakan mu- lai Januari 1988 sampai dengan Desember 1988. Media perbanyakan (padat) terdiri dari larutan MS yang ditambah 100 mg/1 myo-inositol, 2 mg/l Ca-pantothe- nat, 30 g/l sukrosa, 7 g/l agar dan vitamin. Media per- lakuan dibuat sama dengan media perbanyakan dan ditambah lagi dengan kinetin 1 mg/l serta Ancymidol 0 ppm, 1 ppm, 2 ppm dan 4 ppm. Bahan tanaman yang digunakan adalah tunas pucuk kultivar Kennebec dan Norchip hasil perba- nyakan kultur jaringan. Eksplan diletakkan secara hori- sontal dan tegak. Percobaan ini merupakan percobaan fak- torial dengan Rancangan Acak Lengkap. Pengamatan dilaku- kan 4 minggu sekali mulai 4 minggu setelah perlakuan sampai 28 minggu setelah perlakuan. Peubah yang diamati adalah tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah tunas, jumlah akar dan perubahan warna tanaman. Setiap kali pengamatan ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh paclubutrazol, jenis dan letak eksplan terhadap pertumbuhan minimal tanaman kentang (Solamun tuberosum L) secara in vitro
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh taraf konsentrasi Paclobutrazol, jenis dan letak eksplan terhadap pertumbuhan minimal kentang secara in vitro. Percobaan ini dilaksanakan di Laboratorium Kultur Jaringan, Jurusan Budi Daya Pertanian. Waktu percobaan sejak awal bulan Januari 1988 sampai akhir bulan Desember 1988. Percobaan terdiri dari tiga faktor yaitu : taraf konsen- trasi Paclobutrazol, jenis dan letak eksplan. Konsentra- si Paclobutrazol terdiri dari lima taraf yaitu: 0, 2, 4, 8, 16 ppm. Jenis eksplan yang digunakan adalah tunas pucuk dan tunas aksilar dari tanaman kentang kultivar Red Pontiac hasil perbanyakan secara in vitro. Eksplan ditanam tegak dan mendatar. Percobaan disusun dengan menggunakan Rancangan Acak Lengkap Faktorial. Pengamatan dilakukan setiap bulan sampai dengan bulan ke enam setelah tanam. Peubah yang diamati adalah: tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah akar, jumlah tunas dan perubahan warna daun. Pada akhir pengamatan dilakukan sub kultur ke media perbanyakan. Perlakuan Paclobutrazol dengan konsentrasi 2 ppm akan menghambat pertumbuhan tinggi tanaman serta menghambat pembentukan tunas dan akar, sedangkan jumlah daun tidak terhambat. Perlakuan Paclobutrazol dengan konsentrasi 4 ppm sangat menghambat pertumbuhan tanaman. Tanaman tumbuh seperti kumpulan daun dan tidak terbentuk akar. Perlakuan Paclobutrazol dengan konsentrasi 8 dan 16 ppm sudah bersifat meracuni tanaman (toksik). Jenis dan Letak eksplan tidak begitu berpengaruh dalam pengham- batan pertumbuhan tanaman. Pengaruhnya hanya pada awal pertumbuhan. Pertumbuhan tanaman akan kembali normal setelah disub kultur baik untuk perlakuan Paclobutrazol 2 ppm maupun 4 ppm. Sub kultur untuk perlakuan Paclobutrazol 4 ppm dilakukan 2 sampai 3 kali supaya tanaman kembali tum- buh normal. Pada perlakuan Paclobutrazol 2 ppm, sub kul- tur cukup sekali saja dan tanaman sudah kembali tumbuh normal…
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: