Judul: Pengaruh Zat Pengatur Tumbuh BAP dan NAA terhadap Pertumbuhan Tunas Ulin (Eusideroxylon zwageri T. et B.) secara in Vitro
Abstrak: Ulin (Eusideroxylon zwageri) merupakan salah satu jenis tanaman yang berada pada status vulnerable berdasarkan kriteria IUCN; telah dievaluasi agar dimasukkan ke dalam Appendix II CITES. Perbanyakan ulin dari biji membutuhkan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan kombinasi zat pengatur tumbuh (ZPT) terbaik antara sitokinin (BAP) dan auksin (NAA) terhadap tunas lateral dan apikal dalam perbanyakan ulin secara in vitro pada media woody plant medium (WPM). Penelitian dilakukan dengan rancangan acak lengkap (RAL) dua faktor. Faktor pertama ialah pemberian BAP yang terdiri atas 3 taraf yaitu 0.0 mg/L, 0.5 mg/L, dan 1.0 mg/L. Faktor kedua yakni pemberian NAA yang terdiri atas 3 taraf yaitu 0.00 mg/L, 0.01 mg/L, dan 0.05 mg/L. Peubah yang diamati ialah pertumbuhan tunas, tinggi tunas, dan pertumbuhan kalus. Pemberian BAP 1.0 mg/L menghasilkan pertumbuhan tunas sebesar 1 tunas per eksplan pada tunas lateral. Pertumbuhan tunas ulin terbaik diperoleh pada tunas apikal yang ditumbuhkan dalam media WPM dengan kombinasi BAP 1.0 mg/L dan NAA 0.05 mg/L, menghasilkan 1 tunas per eksplan. Pemberian NAA 0.05 mg/L menghasilkan tinggi tunas sebesar 0.67 cm per tunas pada tunas lateral. Pada peubah pertumbuhan kalus, pemberian BAP berkorelasi positif terhadap diameter kalus, baik pada tunas lateral maupun tunas apikal.
Keyword: Eusideroxylon zwageri, tunas apikal, tunas lateral, woody plant medium

Judul: Respon Pertumbuhan Tunas Saninten (Castanopsis argentea (Blume) A.DC.) terhadap Pemberian Zat Pengatur Tumbuh BAP dan IAA secara In Vitro
Abstrak: Saninten (Castanopsis argentea (Blume) A.DC.) adalah salah satu anggota famili Fagaceae yang merupakan penghasil kayu dan non kayu. Perbanyakan saninten secara in vitro belum pernah dilaporkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi respon pertumbuhan tunas saninten terhadap pemberian zat pengatur tumbuh (ZPT) 6- benzylaminopurine (BAP) dan indole-3-acetic-acid (IAA) dengan konsentrasi yang berbeda secara in vitro pada media woody plant medium (WPM). Penelitian dilakukan dengan rancangan acak lengkap faktorial, dengan 2 faktor yaitu macam ZPT dan konsentrasi ZPT. Macam ZPT terdiri atas 2 taraf yaitu BAP dan IAA. Konsentrasi ZPT terdiri atas 3 taraf yaitu BAP dan IAA 0 mg/L, BAP 0.5 mg/L atau IAA 0.1 mg/L, dan BAP 1.0 mg/L atau IAA 0.2 mg/L. Peubah yang diamati ialah jumlah tunas, tinggi tunas, dan pertumbuhan kalus. Kombinasi ZPT BAP (0, 0.5, 1 mg/L) dengan IAA (0, 0.1, 0.2 mg/L) belum menghasilkan pertumbuhan tunas yang optimal. Media WPM dengan BAP 0.5 mg/L mampu menghasilkan persentase eksplan bertunas, jumlah tunas, dan pertambahan tinggi tunas terbaik. Media WPM dengan IAA konsentrasi 0.1 dan 0.2 mg/L menghasilkan pertumbuhan eksplan ke arah pembentukan kalus.
Keyword: 6-benzylaminopurine (BAP), Castanopsis argentea, indole-3-acetic-acid (IAA), woody plant medium (WPM)

Judul: Pengenalan wajah dengan partisi citra menggunakan VFI5 berbasis histogram
Abstrak: Research in face recognition is motivated not only by the fundamental challenges this recognition problem poses but also by numerous practical applications where human identification is needed. Face recognition, as one of the primary biometric technologies, became more important owing to rapid advances in technologies such as digital cameras, the Internet and mobile devices, and increased demands on security. Face recognition has several advantages over other biometric technologies: It is natural, non intrusive, and easy to use. There are two predominant approaches to the face recognition problem: geometric (feature based) and photometric (view based). A classification algorithm, called VFI5 (Voting Feature Intervals), is developed and applied to problem of face recognition with partition based on histogram. VFI5 represents a concept in the form of feature intervals on each feature dimension separately. Classification in the VFI5 algorithm is based on a real-valued voting. Each feature equally participates in the voting process and the class that receives the maximum amount of votes is declared to be the predicted class. The performance of the VFI5 classifier is evaluated empirically in terms of classification accuracy. Conclusion of this research indicates that VFI5 can be used for face recognition with high accuracy the level.
Keyword: