Judul: Pengaruh kadar airr dan kondisi simpan terhadap viabilitas benih salak bali(Salacca zalacca (Gaerther) voss.var. amboinensia becc.) pada beberapa periode simpan
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui respon viabilitas benih salak bali (Salacca zalacca (Gaertner) Voss. var. amboinensis Becc.) pada beberapa tarafkadar air dan dua kondisi simpan yang berbeda. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Ilmu dan Teknologi Benih, Laboratorium Kultur Jaringan dan di rumah plastik Agropromo Center Jurusan Budidaya Pertanian, Faperta IPB pada bulan April-Juli 1997. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Kelompok dengan percobaan faktorial (3 x 2 x 5) yang terdiri atas tiga faktor yaitu: (1) kadar air awal (A) dengan tiga taraf, yaitu: A1 = 50-55 %, A2 = 40-45 % dan A₃ = 30-35 %, (2) kondisi simpan (B) dengan dua taraf: B1= kondisi kamar (± 27°C) dan B2= ruang ber-AC(±24°C) dan (3) periode simpan (C) dengan lima taraf, yaitu: C₀ = 0 minggu, C1= I minggu, C₂ = 2 minggu, C3 = 3 minggu dan C₄ = 4 minggu. Dalam percobaan ini terdapat 30 kombinasi perlakuan dengan 3 ulangan sehingga secara keseluruhan terdiri dari 90 satuan percobaan. Pengamatan dilakukan terhadap tolok ukur kadar air benih, potensi tumbuh, daya berkecambah, kecepatan tumbuh, keserempakan tumbuh, tinggi kecambah dan panjang akar pada setiap periode simpan.
Keyword: 

Judul: Penentuan Metode Uji Viabilitas Benih Salak Bali (Salacca zaiacca (Gaertner) Voss. Var. amboinensis Becc.) dengan Beberapa Kriteria Kecambah
Abstrak: Tujuan penelitian adaiah mendapatkan metode pengujian viabi litas (Salacca zalacca (Gaertner) Voss. vaL amboinensis Becc.) dengan kriteria perkecambahan dan waktu yang lebih singkat. Lokasi penelitian di Laboratorium Ilmu dan Teknologi Benih dan rumah kaca Jurusan Budi Daya Pertanian, Fakultas Pertanian, lPB yang terletak di Leuwikopo, Darmaga dan Baranangsiang pada bulan Maret hingga Agustus 1998. Penelitian ini terdiri dari dua bagian yaitu percobaan pendahuluan dan percobaan lanjutan. Untuk percobaan lanjutan dibagi menjadi dua berdasarkan temp at perkecambahan yaitu di rumah kaca dan di laboratorium yang masing-masing diberi perlakuan tanpa perendaman dan perendaman dengan aquades selama 24 jam. Pembuatan lot benih untuk perkecambahan di rumah kaca dan di laboratorium dengan cara benih setelah diekstraksi langsung dimasukkan ke dalam kantong plastik, benih diangin-anginkan pada suhu kamar selama 24 jam dan benih dikeringkan dengan alat pengering benih selama 7,24,31,48 dan 72 jam. Waktu pengamatan untuk penentuan kecambah normal di rumah kaca terdiri atas kriteria 1 (hari ke-17 dan ke-27 HST), kriteria 11 (hari ke-27 dan ke-38 HST) dan kriteria pembanding (hari ke-38 dan ke-45) sedangkan untuk di laboratorium kriteria dilakukan hanya pada kriteria I (hari ke-14 sampai ke-23 HST) dan II (hari ke-24 sampai ke-31 HST). Perkecambahan di rumah kaca dan di laboratorium diuji menggunakan analisis regresi !inier dengan kDteria pembanding (hari ke-38 sampai ke-45 HST). Persamaan regresi berdasarkan waktu pengamatan yaitu untuk perkecambahan di rumah kaca kriteria 1 dan 11 persamaannya adalah y = a + bXl dan y = a + bX2 dan untuk di laboratorium adalah y = a + bZ1 dan y = a + bz2. Pengamatan dilakukan terhadap tolok ukur kadar air benih, potensi tumbuh maksimum, daya berkecambah, kecepatan tumbuh keserempakan tumbuh, daya hantar listrik, berat kering kecambah, tinggi kecambah, panjang akar pnmer dan sekunder, volume akar dan jumlah akar. Basil penelitian di rumah kaca menunjukkan tolok ukur potensi tumbuh maksimum baik kriteria I atau II tanpa perendaman mempunyai nilai koe±isien determinasi (R2) yang tinggi yaitu 0.999 dan 1.000 (sangatnyata), nilai a kecil dan b mendekati 1 terhadap kriteria pembanding. Untuk perlakuan perendaman, nilai R2 sebesar 0.999 dan 1.000 (sangat nyata), nilai a kecil dan nilai b mendekati 1 untuk kriteria 1 dan II terhadap kriteria pembanding. Hal ini berarti bahwa kriteria 1 dan 11 baik tanpa perendaman atau perlakuan perendaman mempunyai kesesuaian yang tinggi terhadap kriteria pembanding (standar). Tolak ukur daya berkecambah kriteria I dan II dengan perlakuan perendaman atau tanpa perendaman mempunyai nilai R.2 yang tinggi (sangat nyata), niiai a kecil dan nilai b mendekati 1 terhadap kriteria pembanding, berarti bahwa viabilitas potensial benih kriteria 1 dan 11 mempunyai kesesuaian yang tinggi terhadap kriteria pembanding. Kecepatan tumbuh dan keserempakan tumbuh sebagai tolok ukur vigor kekuatan tumbuh kriteria 1 dan II mempunyai nilai R2 yang tinggi (sangat nyata), nilai a kecil tetapi nilai b tidak mendekati 1 terhadap kriteria pembanding baik perlakuan perendaman maupun tanpa perendaman. Hal ini berarti kriteria pembanding dapat diduga melalui kriteria I dan II. Tolok ukur DHL mempunyai nilai R2 dan korelasi yang bersifat negatif terhadap viabilitas dan vigor henih salak Bali yaitu potensi tumbuh maksimum (R2= -0.666**), daya berkecambah (R2= -0.627**), kecepatan tUl1lbuh (R2= -0.627"'*),
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: