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: Pengaruh kadar air, kondisi simpan dan periode simpan terhadap viabilitas benih shorea pinaga scheff
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mencari alternatif kombinasi kadar air dan kondisi ruang simpan yang terbaik, sehingga benih Shorea pinanga Scheff dapat disimpan dalam waktu yang lama dengan viabilitas tetap tinggi. Penelitian dilaksanakan di laboratorium dan. persemaian Balai Teknologi Perbenihan Bogor. Uji coba ini mempergunakan rancangan acak lengkap dengan pola faktorial, yang terdiri dari dua faktor kadar air, yaitu kadar air 50 60 % dan kadar air 40 50 %. Tiga perlakuan kondisi simpan, yaitu kondisi ruang simpan lembab dingin (10-15 °C, RH 90-95 %), ruang simpan kering sejuk (20-22 °C, RH 60 %) dan ruang simpan lembab panas (25-28 °C, RH 80 %), sedangkan periode simpan terdiri dari empat perlakuan yaitu tanpa penyimpanan (nol minggu), tiga minggu, enam minggu dan sembilan minggu. Pengujian dilakukan terhadap daya berkecambah, berkecambah, nilai perkecambahan Kecepatan berkecambah, dan kadar air. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan bahwa faktor periode simpan mempengaruhi daya berkecambah, kecepatan nilai perkecambahan dan kadar air benih Faktor kadar air mempengaruhi daya berkecambah, nilai perkecambahan dan kadar air benih, sedangkan factor kondisi simpan hanya berpengaruh nyata terhadap kecepatan berkecambah. Benih Tengkawang dengan kadar air 50-60 % yang disimpan pada ruang simpan kering sejuk memberikan hasil perkecambahan yang lebih tinggi dari berbagai faktor lainnya. Pada keadaan demikian viabilitas benih dapat dipertahankan sampai penyimpanan enam minggu. Benih yang disimpan pada ruang simpan lembab dingin dan ruang simpan lembab panas, baik yang berkadar air 50 60 % dan kadar air 40 50 %, viabilitasnya hanya bertahan sampai tiga minggu penyimpanan. Lebih dari waktu tersebut benih tidak mampu berkecambah lagi….
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: