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: Studi daya simpan benih beberapa varietas kedelai (Glycine max (L.) Merr.) dengan penyimpanankedap udara  dan tingkat kadar air awal berbeda
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari perbedaan daya simpan benih dari beberapa varietas kedelai dengan kadar air awal simpan yang berbeda. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Benih Balai Penelitian Tanaman Pangan Bogor, pada bulan Oktober 1992 sampai dengan bulan Maret 1993. Rancangan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok (RAK), dengan dua faktor. Faktor pertama adalah varietas kedelai yang terdiri dari enam jenis, yaitu: varietas Petek (V1), Malabar (V2), Tidar (V3), Wilis (V4), Kerinci (V5), dan Merbabu (V6). Faktor kedua adalah kadar air benih awal simpan yang terdiri dari kadar air ± 9% (K1) dan ± 11% (K2). Jumlah ulangan (blok) yang digunakan adalah tiga sehingga terdapat 36 satuan percobaan. Setiap satuan percobaan menggunakan benih kedelai sebanyak 250 gram yang dikemas dalam wadah kantong plastik polietilen (kemasan kedap udara). Kantong plastik diikat rapat-rapat dengan karet gelang, kemudian disimpan di atas rak-rak kayu di dalam ruang penyimpanan dengan kondisi suhu kamar. ...
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: