Judul: Pemanfaatan mineral zeolit sebagai media tumbuh tanaman untuk pembibitan tanaman hortikultura
Abstrak: Salah satu cara untuk meningkatkan komoditas hortikultura khususnya sayur-sayuran adalah dengan pengembangan media tumbuh tanaman. Hal ini disamping untuk meningkatkan ekspor non migas juga berkaitan dengan pemenuhan kebutuhan di dalam negeri Media tumbuh tanaman yang ada pada umumnya menggunakan bahan-bahan seperti sekam padi, serbuk gergaji, arang, gambut dan lain-lain. Salah satu kelemahan dari media tumbuh tanaman yang dibuat dari bahan-bahan tersebut di atas adalah rendahnya kapasitas tukar kation (KTK) sehingga daya sangga terhadap daya hantar listrik (DHL) rendah. Pada kondisi DHL rendah, penambahan pupuk, khususnya nitrogen ke dalam media tumbuh tanaman menyebabkan peningkatan daya hantar listrik. Tingginya DHL menghambat penyerapan unsur hara oleh tanaman. Mineral zeolit pada percobaan ini berguna untuk meningkatkan daya sangga terhadap daya hantar Jistrik (DHL). Tujuan penelitian ini adalah (1) membandingkan kualitas gambut dan serbuk gergaji sebagai campuran media zeolit, (2) mencari perbandingan terbaik antara zeolit dengan gambut/serbuk gergaji, dan (3) membandingkan 2 takaran pupuk N yang ditambahkan pada media tumbuh tanaman. Percobaan disusun dengan menggunakan rancangan acak lengkap terdiri dari 3 perlakuan: (1) media zeolit-gambut (Zg) dan media zeolit-serbuk gergaji (Zs), (2) komposisi media atau perbandingan volume zeolit-gambut dan zeolit-serbuk gergaji : I:1 (Pl), 1:2 (P2) dan 1:3 (P3) dan (3) perlakuan takaran pupuk N yaitu 0,6 g L"¹ (Nl) dan'0,3 g L"¹ (N2).
Keyword: 

Judul: Kemampuan zeolit mempertahankan daya hantar listrik pada media tumbuh tanaman
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan zeolit mempertahankan daya hantar listrik yang rendah dan untuk mendapatkan komposisi terbaik dari campuran zeolit dan gambut sebagai media tumbuh tanaman. Penelitian ini dilakukan di rumah kaca dan laboratorium Jurusan Tanah IPB mulai awal Maret sampai September 1995. Perlakuan yang dicobakan meliputi jenis media yaitu zeolit (Z) dan pasir (S); komposisi media atau perban- dingan volume zeolit/pasir dengan gambut yaitu 1:0 (P1), 2:1 (P2), 1:1 (P3); dan dosis pupuk N yaitu 0.2 g NL-1 (N1), 0.5 g NL1 (N2) dan 1.0 g N L-1 (N3). Nilai daya hantar listrik media zeolit dan pasir masing-masing 1.09 mS/cm dan 1.07 mS/cm, secara statistik tidak berbeda nyata. Media komposisi P1 nyata menurunkan daya hantar lis- trik media. Media zeolit mampu meningkatkan KTK, NO3-N, NH4-N, P205, Ca2+, Mg2+, K+, Na+, total basa-basa, daya mengikat air dan nenurunkan bobot isi media. Pada media komposisi P3 nilai KTK, kandungan P205, dan daya mengikat air cenderung lebih tinggi sedangkan bobot isi cenderung menurun. Media zeolit nyata meningkatkan tinggi dan jumlah daun pada 5 dan 9 MST, jumlah, bobot rerata dan total buah untuk setiap tanaman. Media komposisi P3 nyata meningkatkan tinggi, jumlah daun pada 5 dan 9 MST, jumlah, bobot rerata dan total buah. Dosis pupuk N3 nyata meningkatkan tinggi dan jumlah daun pada 9 MST, jumlah, bobot rerata dan total buah, namun menghambat pertumbuhan awal sampai kira-kira umur tanaman 6-7 MST. Komposisi media terbaik yang dapat disarankan berdasarkan hasil penelitian ialah campuran zeolit dan gambut dengan perbandingan 1:1. Kompos ditambahkan sebanyak 10% volume media.
Keyword: 

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: