Judul: Pengaruh Dosis Pupuk NPK dan Aplikasi Rhizobium terhadap Produktivitas dan Mutu Benih Koro Pedang (Canavalia ensiformis)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan memperoleh kombinasi terbaik antara dosis pupuk NPK dengan jenis rhizobium dalam menghasilkan pertumbuhan, produktivitas dan mutu benih terbaik pada tanaman koro pedang (Canavalia ensiformis). Penelitian dilaksanakan di lahan milik Pesantren Al-Barokah, Ciherang Tengah, Dramaga, Bogor, dengan ketinggian tempat 240 meter di atas permukaan laut pada bulan Juli-Desember 2013. Rancangan perlakuan yang digunakan adalah faktorial dua faktor dalam rancangan lingkungan kelompok lengkap teracak dengan tiga ulangan. Faktor pertama adalah dosis pupuk (Urea, SP-36 dan KCl) yang terdiri atas 4 taraf (P0= kontrol ; P1= N 11.5 kg/ha, P2O5 18 kg/ha, K2O 22,5 kg/ha; P2= N 23 kg/ha, P2O5 36 kg/ha, K2O 45 kg/ha; P3= N 34.5 kg/ha, P2O5 54 kg/ha, K2O 67,5 kg/ha) dan faktor kedua adalah jenis rhizobium yang terdiri atas 3 taraf (R0= Kontrol, R1= Nodulin dan R2= Rhizo-plus). Hasil penelitian menunjukkan perlakuan P1 dianggap telah cukup untuk digunakan dalam kegiatan budidaya tanaman koro pedang. Aplikasi rhizobium dan interaksinya dengan dosis pupuk secara umum tidak memberikan pengaruh terhadap pertumbuhan tanaman, tetapi meningkatkan mutu benih yang dihasilkan. Kedua jenis rhizobium memberikan hasil yang tidak berbeda nyata terhadap mutu fisik dan fisiologis benih yang dihasilkan.
Keyword: kombinasi, nodulin, rhizo-plus, mutu benih

Judul: Efektivitas Pupuk Boron dan Mikoseedcookies® Terhadap Mutu Fisiologis Benih Koro Pedang
Abstrak: Koro pedang adalah tanaman bernilai ekonomi tinggi yang dapat ditunjang budidayanya melalui pemupukan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi mutu fisiologis dari benih kacang koro pedang yang merupakan produk panen dari tanaman induk hasil pemberian kombinasi perlakuan pupuk boron dan Mikoseedcookies®. Rancangan penelitian yang digunakan adalah (RAL) faktorial yang terdiri atas 2 faktor dan 4 ulangan. Faktor pertama adalah dosis pupuk boron: P1 = 0 mg/L, P2 = 23 mg/L, P3 = 46 mg/L, P4 = 69 mg/L. Faktor kedua adalah diameter Miko-seedcookies: M1 = 4 cm, M2 = 5 cm, M3 = 6 cm. Peubah yang diukur meliputi potensi tumbuh maksimum (PTM), daya berkecambah (DB), kecepatan tumbuh (KCT), keserempakan tumbuh (KST), dan indeks vigor (IV). Data yang diperoleh dianalisis menggunakan ANOVA dan apabila data berbeda nyata diuji lanjut menggunakan uji Tukey. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi perlakuan pada benih berpengaruh nyata (P<0,05) terhadap vigor benih hasil panen 1. Secara keseluruhan perlakuan yang diberikan terhadap tanaman induk menghasilkan mutu fisiologis benih sesuai kriteria pedoman International Seed Testing Association. Kata-kata kunci: benih kacang koro, boron, Miko-seedcookies®, viabilitas, vigor
Keyword: Boron, Viabilitas, vigor, Benih kacang koro, miko-seedcookies

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: