Judul: Pengaruh Etilen dalam Menginduksi Pembentukan Senyawa Terpenoid pada Pohon Gaharu (Aquilaria microcarpa)
Abstrak: Etilen merupakan senyawa sinyal sekunder dalam pembentukan fitoaleksin. Etilen dilaporkan dapat merangsang produksi lateks (politerpenoid). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui konsentrasi optimum etilen dalam menginduksi pembentukan terpenoid dibandingkan dengan cendawan Acremonium sp. Batang-batang pohon A. microcarpa yang berumur 13 tahun dibor sedalam kurang dari sepertiga diameternya untuk membuat lubang. Etilen yang digunakan adalah etepon (48%) kemudian 1 ml etepon (ET) 0.5%, 1.5%, dan 2.5% disuntikkan ke dalam lubang. Sebagai pembanding digunakan pohon yang dibor saja, pohon yang dibor dan diberi air gula (2%), dan pohon yang diinokulasi Acremonium sp. Pohon yang tidak dilukai digunakan sebagai kontrol. Deposit terpenoid dideteksi dengan metode Liebermann-Burchard. Pembentukan terpenoid berkaitan dengan kebugaran pohon, perubahan warna kayu dan pembentukan wangi sehingga pengamatan dilakukan pada semua parameter setiap bulan selama 3 bulan setelah induksi (bsi).
Keyword: 

Judul: Efektivitas Pemberian Metil Jasmonat secara Berulang dalam Meningkatkan Deposit Senyawa Terpenoid pada Pohon Gaharu (Aquilaria crassna).
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui efektivitas pemberian metil jasmonat (MeJA) 750 mM secara berulang dalam meningkatkan deposit senyawa terpenoid pada pohon gaharu (Aquilaria crassna). Cabang pohon Aquilaria crassna yang berumur 8 tahun (berdiameter ± 1 cm) dibuang kulit dan kambiumnya sepanjang 2 cm kemudian diolesi MeJA secara berulang dengan satu kali, dua kali, tiga kali atau empat kali pemberian dengan interval waktu tertentu. Deposit terpenoid dideteksi dengan metode histokimia (menggunakan pewarna tembaga asetat) dan Liebermann-Burchard. Adanya deposit terpenoid yang terbentuk berkaitan dengan respon kebugaran cabang, perubahan warna kayu dan pembentukan wangi. Pengamatan dilakukan pada 10, 25, 50 dan 75 hari setelah induksi.
Keyword: 

Judul: Overcoming Imbalanced and Overlapping Data in Multiclass Classification
Abstrak: Classification model suffers when the dataset contains imbalanced and overlapping data. Imbalanced data tends to produce models that are only good at classifying the majority class but bat at the minority class. Meanwhile, overlapping data makes classification difficult because of similar characteristics between classes. These two conditions are already challenging separately and even more complex if they occur together. Problems are getting more complicated when it is a multiclass classification case. Multiple Classifier System (MCS) model, a combination of Sequential Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbour (KNN), is used to handle the existing problems. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) method was also applied to balance the dataset. One Versus One (OVO) Decomposition technique helps the multiclass classification process. Simulation data with 18 scenarios proves the MCS-SMOTE model can handle problems by providing good performance. Empirical Data: Poverty on Jawa Barat in 2021 is also used to prove the model's performance. Its performance, proven by accuracy, F1 Score, and G-Mean, is superior to the others.
Keyword: Simulation, Imbalanced Data, Multiclass, Multiple Classifier System, Overlapping Data