Judul: Effect of Growing Media and Fertilizer Dosage on Growth and Production of Green Beans (Phaseolus vulgaris L.)
Abstrak: Tanaman buncis dapat dibudidayakan di lahan maupun pekarangan dengan menggunakan pot atau polybag. Permasalahan budidaya buncis dengan menggunakan pot adalah rendahnya kandungan unsur hara pada media tumbuh tanaman (MTT). Upaya meningkatkan unsur hara dengan aplikasi pemupukan pada MTT sering menyebabkan terjadinya lonjakan daya hantar listrik (DHL) sehingga serapan hara menjadi terganggu. Zeoponik merupakan salah satu MTT berbahan zeolit yang memiliki KTK dan daya sangga terhadap DHL tinggi. Penelitian ini bertujuan mengetahui perbedaan pengaruh MTT zeoponik dan MTT komersial, serta dosis pupuk NPK yang ditambahkan terhadap pertumbuhan dan produksi tanaman buncis. Penelitian dilaksanakan di Fakultas Pertanian, IPB University. Percobaan dilakukan dengan model Rancangan Acak Lengkap (RAL) 2 faktor, yaitu jenis MTT dan dosis pupuk. Jenis MTT yang digunakan, yaitu zeoponik, media tanam A, dan media tanam B. Dosis pupuk NPK yang ditambahkan terdiri atas tiga taraf, yaitu 0 g/kg MTT, 1 g/kg MTT, dan 1.5 g/kg MTT. Parameter yang diamati, yaitu tinggi tanaman, jumlah daun, bobot polong, dan panjang polong. Analisis MTT yang dilakukan, yaitu pH, DHL, C-organik, N-tersedia, P-tersedia, P-total, basa-basa dapat dipertukarkan, dan unsur mikro. Berdasarkan penelitian, jenis MTT berpengaruh terhadap DHL, C-organik, P-tersedia, basa-basa dapat dipertukarkan, dan unsur mikro (Cu dan Zn). Dosis pupuk berpengaruh terhadap N-tersedia (NH4 + dan NO3 - ) dan P-total, sedangkan interaksi jenis MTT dan dosis pupuk berpengaruh terhadap kandungan NO3 - . MTT Zeoponik dapat mempertahankan pH netral, DHL rendah, dan kandungan K-dd, Ca-dd, serta Na-dd tinggi. MTT zeoponik menunjukkan pertumbuhan dan produksi tanaman buncis lebih baik dari MTT komersial A dan B. Media zeoponik dengan penambahan dosis pupuk NPK 1 g/kg menghasilkan pertumbuhan tanaman, bobot polong, dan panjang polong tertinggi.
Keyword: green beans, growing media, fertilizer, zeoponic

Judul: The Effect of the Type of Mulch and the Dosage of Goat Manure Compost on the Growth and Production of Green Beans (Phaseolus vulgaris L.)
Abstrak: Kebutuhan pangan khususnya kacang buncis di masa mendatang akan semakin meningkat, karena memiliki sumber protein nabati yang tinggi dan kaya akan vitamin sehingga banyak digemari masyarakat. Produktivitas kacang buncis masih mengalami fluktuasi setiap tahunnya. Hal ini terjadi karena penggunaan benih unggul yang belum merata dan teknik budidaya yang belum optimal. Penelitian ini bertujuan meningkatkan produktivitas kacang buncis melalui pemberian pupuk kompos kotoran kambing dan penggunaan mulsa pada taraf dan dosis pupuk yang tepat. Rancangan penelitian yang digunakan adalah Rancangan Kelompok Lengkap Teracak dengan dua faktor yaitu jenis mulsa dan dosis pupuk kompos kotoran kambing, setiap perlakuan terdiri dari 3 ulangan. Jenis mulsa berpengaruh nyata terhadap tinggi tanaman, diameter batang, jumlah daun, jumlah cabang, luas daun, bobot basah batang, bobot basah daun, bobot kering batang, bobot kering daun, jumlah polong per tanaman, panjang polong, bobot polong per tanaman, bobot polong per petak dan produktivitas tanaman. Perlakuan MPHP merupakan jenis mulsa terbaik dan efisien dalam meningkatkan pertumbuhan dan produksi tanaman. Dosis pupuk kompos kotoran kambing nyata dapat meningkatkan semua parameter pertumbuhan dan produksi tanaman kecuali bobot basah dan bobot kering akar. Terdapat interaksi antara jenis mulsa dan dosis pupuk kompos kotoran kambing terhadap bobot polong per tanaman, bobot polong per petak dan produktivitas tanaman. Perlakuan MPHP dengan dosis pupuk kompos 25 ton ha-1 nyata dapat meningkatkan 87,12% produktivitas buncis dibanding MPHP tanpa perlakuan pupuk. Dosis pupuk kompos optimal pada penggunaan MPHP yaitu 24,95 ton ha 1., The future demand for food, especially kidney beans, will continue to rise due to its high plant-based protein source and rich vitamin content, making it highly favored by the community. The productivity of kidney beans still experiences fluctuations every year. This occurs due to uneven distribution of superior seeds and suboptimal cultivation techniques. This study aimed to enhance kidney bean productivity through the application of goat manure compost fertilizer and the use of mulch at the appropriate level and dosage of fertilizer. The research design used was a Completely Randomized Group Design with two factors, namely, types of mulch and dosage of goat manure compost fertilizer. Each treatment consisted of 3 replications. The type of mulch significantly affected plant height, stem diameter, leaf count, branch count, leaf area, wet weight of stem, wet weight of leaves, dry weight of stem, dry weight of leaves, number of pods per plant, pod length, pod weight per plant, pod weight per plot, and plant productivity. The MPHP treatment proved to be the most effective and efficient mulch type in enhancing plant growth and production. The dosage of goat manure compost fertilizer significantly improved all growth and production parameters of the plants except for wet weight and dry weight of roots. There was an interaction between the type of mulch and the dosage of goat manure compost fertilizer concerning pod weight per plant, pod weight per plot, and plant productivity. MPHP treatment with a compost fertilizer dose of 25 tons per hectare can significantly increase 87,12% of chickpea productivity compared to MPHP without fertilizer treatment. The optimal dose of compost fertilizer in the use of MPHP is 24,95 tons per hectare.
Keyword: compost, organic mulch, synthetic mulch

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: