Judul: Pengaruh terhadap pertumbuhan, serapan beberapa unsur hara dan produksi padi gogo pada podsilik merah kuning dari jasinga
Abstrak: Percobaan rumah kaca bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengapuran terhadap pertumbuhan, serapan beberapa unsur hara dan produksi tanaman padi gogo. Penelitian dilakukan dalam dua unit percobaan. Unit pertama bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengapuran terhadap bobot kering tanaman dan serapan N, P, K, Ca dan Mg tanaman yang dipelihara selama 60 hari. Unit kedua bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengapuran terhadap pertumbuhan dan produksi tanaman yang dipelihara sampai kering panen. Pot-pot plastik yang digunakan masing-masing berisi tanah 6 kg berat kering oven 105°C (BKO). Tanaman indi- kator yang digunakan adalah varietas IR-36. Lima dosis kapur setara dengan 0, 0.5, 1.0, 1.5 dan 2.0 me Al-dd. Pada tanah Podsolik Merah Kuning dari Jasinga, penga- puran setara dengan 1.0, 1.5 dan 2.0 me Al-dd tidak diperlukan untuk meningkatkan pertumbuhan dan produksi tanaman padi gogo varietas IR-36. Pengapuran setara dengan 0.5 me Al-dd cenderung menurunkan pertumbuhan dan produksi tanaman, walaupun tidak nyata. Pemberian kapur tidak berpengaruh terhadap kadar N tanaman, tetapi pada dosis 1.5 dan 2.0 me Al-dd nyata me- naikkan persentase kadar Ca tanaman. Kadar K tanaman cen- derung menurun. Sedangkan kadar P dan Mg tanaman cenderung menurun sampai dosis 1.0 me Al-dd, setelah itu cenderung naik sesuai dengan meningkatnya dosis kapur. Pengapuran setara dengan 1.0, 1.5 dan 2.0 me Al-dd nyata menurunkan serapan N, P, K dan Mg tanaman, sedangkan dosis kapur setara dengan 0.5 me Al-dd tidak nyata menurun- kan serapan N, P, dan K tanaman, tetapi nyata dalam serapan Mg tanaman. Pengapuran tidak nyata berpengaruh terha- dap serapan Ca tanaman.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pengapuran dan pemberian fosfor terhadap pertumbuhan, serapan beberapa unsur hara, dan produksi padi gogo pada podsolik merah kuning dari Jasinga
Abstrak: Jenis tanah utama dan terluas di Indonesia adalah Podsolik Merah Kuning. Tingginya Aluminum dan kekurangan Fosfor merupakan faktor pembatas utama bagi pertumbuhan tanaman pangan umumnya pada tanah tersebut. Tanaman padi yang merupakan tanamen utama sebagai bahan makanan pokok di Indonesia, membutuhkan hara Pre latif tinggi. Ketersediaan hara ini berhubungan erat dengan sifat kemasaman Podsolik Merah Kuning. Oleh karena itu produksi padi tanpa pemberian Fosfor selalu rendah, bahkan tidak berproduksi. Berangkat dari permasalahan tersebut dilakukanlah penelitian ini. Tujuannya, untuk mengetahui sampai sebe- rapa besar pengaruh pengapuran dan pemberian fosfor ter hadap pertumbuhan, serapan beberapa unsur hara, dan pro duksi padi gogo. Penelitian ini dilakukan dalam dua unit percobaan. Unit percobaan pertama bertujuan untuk mengetahui penga ruh pengapuran dan pemberian fosfor terhadap bobot kering tanaman dan serapan N, P, K, Ca, dan Mg tanaman sampai berumur 60 hari. Unit percobaan kedua bertujuan untuk me- ngetahui pengaruh pengapuran dan pemberian fosfor terhadap pertumbuhan dan produksi tanaman sampai kering panen. Sebanyak masing-masing 3 kg dan 6 kg tanah kering 105 °C dimasukkan ke dalam pot-pot plastik. Tiga takaran kapur dalam bentuk kapur teknikal setara 0.0, 1.0, dan 2.0 me Al-dd; serta tiga taraf 0.0, 150.0, dan 300.0 ppm P dalam bentuk H3PO4. Tanaman indikator yang digunakan ada- lah padi varietas IR-36…dst
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: