Judul: Efisiensi Pemanfatan Radiasi Surya, Pertumbuhan dan Produksi Tanaman Soba (Fagopyrum esculentum Moench.) di Ciawi, Bogor
Abstrak: Saba mempakan bahan pangan altematif karena kandungan gizi dan manfaatnya yang tidak kalah dengau bahan pangan ntama lahUlya. Dalam upaya pengembangatUlya perlu suatu penelitiatl intensif dan berkelat\iutatl untuk mengetallUi potensinya diberbagai kondisi ikiim. Dalatn penelitian 1111 akan mempelajari efisiensi pematuaatan radiasi surya, pertumbuhan, dan produksi tat1aman saba pada populasi datl waktu tatlam yang berbeda, serla laju fotosintesis daun pada dua profil tajuk tatlaman saba. Penelitiatl ini dilaksanakan pada bulatl April sampai Agustus 2000 di Labatl percObaatl BPLP Ciawi-Bogor pada ketinggiatl 415 m dpl. pada bujur 1060 51' BT dan lintang 060 38' LS. Penelitiatl ini menggunakatl Rancangan Percobaan Dua Faktorial (faktor populasi dan faktor waktu tatlam) dan RAK sebagai rancangan dasamya. Faktor populasi terdin dari tiga taraf PI 200 tatlatnan n,-2, P2 160 tanatnatln,-2 dan P3 133 tatlaman n,-2 Faktor waktu tatlatnjuga terdiri dari tiga taraf yakni Tl ditanam pada bulatl April, T2 bulan Mei darl T3 bulan JUni.
Keyword: 

Judul: Fluktuasi Suhu Udara dan Efisiensi Pemanfaatan Radiasi Matahari Pada Pertumbuhan, Perkembangan Dan Produksi Tanaman Soba (Fagoplzyrum esculentum Moench.) di Cijeruk, Bogor
Abstrak: Salah satu tanaman penghasil tepung yang dapat dikembangkan di Indonesia adalah tanaman soba. Soba memiliki gizi yang bermanfaat untuk kesehatan, sebagai bahan makanan bergizi yang dapat digunakan dalam berbagai bentuk, seperti mie, kue, roti dan sebagainya. Dalam upaya pengembangannya perlu suatu penelitian yang intensif dan berkelanjutan untuk mengetahui potensinya diberbagai kondisi iklim. Dalam penelitian ini akan dipelajari fluktuasi suhu udara dan efisiensi pemanfaatan radisi matahari pada pertumbuhan, perkembangan dan produksi tanaman soba. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni sampai dengan September 2001 di Cijeruk, Bogor pada ketinggian 550 mdpl. Penelitian ini menggunakan Rancangan Percobaan Tiga Faktorial (faktor varietas, pupuk dan populasi) dengan dua kali ulangan. Perbedaan taraf perlakuan pemupukan dan populasi tidak mempengaruhi perkembangan tanaman soba, tetapi dapat berpengaruh pada pertumbuhan dan produksi tanaman soba. Lamanya hari dari penanaman kultivar Kitawase 48 hari dengan akumulasi panas sebesar 914 hari derajat dan kultivar Hitachi 50 hari dengan akumulasi panas sebesar 975 hari derajat. ILD pada populasi rapat (P2) relatif lebih besar dibandingkan populasi renggang (PI). Peningkatan ILD akan meningkatkan persentase intersepsi. Efisiensi penggunaan radiasi surya untuk kultivar Kitawase 7.962 g MJ-I dan kultivar Hitachi.4,861 g MJ-I, dapat disimpulkan bahwa kultivar Kitawase lebih efisien dalam penggunaan radiasi. Fluktuasi suhu udara pada siang hari terjadi penurunan suhu udara setiap kenaikan ketinggian 20 cm sebesar O.lOc dan pada malam hari terjadi peningkatan suhu setiap kenaikan ketinggian. Pola fluktuasi suhu udara dan suhu daun dilihat bahwa pada siang hari saat cuaca cerah suhu daun relatif lebih tinggi dibandingkan suhu udara. Sementara pada saat cuaca mendung atau berawan suhu daun relatif sama dibanding.k an suhu udara. Sementara itu pada malam hari suhu udara relatif lebih tinggi dari pada suhu daun. Populasi yang renggang (PI) memiliki berat biji per tanaman (Wbj) lebih besar dibandingkan populasi yang lebih rapat (P2). berat biji per tanaman rata-rata kultivar Kitawase (VI) lebih besar dibandingkan kultivar Hitachi (V2). Akan tetapi hasil penilnbangan 1000 butir biji mengalami keadaan yang sebaliknya. Dari hasil penelitian ternyata didapatkan nilai lata-rata indeks panen (IF') pada V2 tidak terlalu berbeda dengan V1. IP rata-rata pada Vl sebesar 0.425 sedanskan pada V2 sebesar 0.450.
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: