Judul: Aplikasi Biomassa Kering Spirulina Platensis, Silika Dan Antitranspiran Untuk Meningkatkan Pertumbuhan Dan Produktivitas Cabai (Capiscum Annuum L.)
Abstrak: Cabai adalah salah satu komoditas andalan hortikultura di Indonesia. Laju pertumbuhan penduduk yang tinggi setiap tahun dan berkembangnya industri cabai meningkatkan permintaan cabai sehingga produksi cabai dalam negeri belum mampu memenuhi permintaan pasar. Salah satu kendala peningkatan produksi cabai adalah karena tanaman yang rentan terhadap serangan hama dan penyakit yang menyebabkan tingginya kehilangan hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari manfaat Spirulina platensis, silika dan antitranspiran untuk meningkatkan pertumbuhan dan produktivitas cabai. Penelitian dilakukan di Desa Cikarawang, Kecamatan Dramaga, Kabupaten Bogor, Jawa Barat dengan ketinggian 250 m dpl pada bulan Februari hingga Juli 2014. Penelitian ini terdiri dari dua percobaan terpisah: (1) Aplikasi biomassa kering S. platensis dan antitranspiran untuk meningkatkan pertumbuhan dan produktivitas cabai dan (2) Aplikasi silika dan antitranspiran untuk meningkatkan pertumbuhan dan produktivitas cabai. Rancangan penelitian yang digunakan pada masing-masing penelitian adalah rancangan split plot faktorial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada percobaan 1 yaitu aplikasi biomassa kering S. platensis dan antitranspiran tidak memberikan pengaruh yang nyata pada respon fisiologi, respon morfologi dan komponen hasil. Pelakuan aplikasi S. platensis dapat mengurangi hasil panen yang tidak layak pasar sebesar 2.1%. Pada percobaan 1 tidak terjadi interaksi antar perlakuan. Pada percobaan 2 yaitu aplikasi silika dan antitranspiran menunjukkan bahwa pemberian silika dapat meningkatkan laju fotosintesis (24.19 μmol CO2 m- 2 detik-1) dan panjang daun (5.28 cm) serta menurunkan hasil panen yang tidak layak pasar sebesar 2.5%. Interaksi antara silika dan antitranspiran meningkatkan bobot basah tajuk (904.56 g) dan ketebalan buah (0.85 mm), serta menekan kehilangan hasil panen sebesar 1.62%.
Keyword: suhu daun, kehilangan hasil, laju transpirasi, alga, asam amino

Judul: Efektivitas Biostimulan Vitazyme dan Oligokitosan dalam Meningkatkan Produksi dan Ketahanan Cabai terhadap Penyakit Antraknosa
Abstrak: Tanaman cabai (Capsicum annum L.) merupakan komoditas yang penting bagi masyarakat Indonesia. Penggunaan pupuk kimia dan obat-obatan sintetik secara berlebihan memberikan pengaruh buruk bagi tanaman serta merugikan petani. Salah satu cara mengatasi masalah tersebut dengan menggunakan zat pengatur tumbuh berbahan alami dan lebih ramah lingkungan serta dapat meningkatkan hasil produksi dan ketahanan terhadap penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kemampuan oligokitosan dan Vitazyme dalam meningkatkan produktivitas dan ketahanan terhadap penyakit pada tanaman cabai. Penelitian ini menggunakan perbandingan antara rancangan acak lengkap dengan empat perlakuan dan empat ulangan. Perlakuan yang digunakan adalah (P0) kontrol atau tanpa penambahan biostimulan, (P1) penambahan Vitazyme, (P2) penambahan oligokitosan BATAN, dan (P3) penambahan oligokitosan Jepang. Parameter yang diamati adalah tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah cabang sekunder, jumlah bunga, jumlah buah yang sakit, dan berat basah cabai panen. Perlakuan Vitazyme, oligokitosan BATAN dan oligokitosan Jepang meningkatkan pertumbuhan vegetatif, jumlah buah, bobot buah serta meningkatkan ketahanan terhadap penyakit antraknosa. Patogen antraknosa tidak menunjukkan penyakit pada buah yang dipanen, tetapi setelah dilembabkan terlihat adanya peningkatan ketahanan pada tanaman yang diberi perlakuan biostimulan.
Keyword: antraknosa, cabai, oligokitosan, Vitazyme

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: