Judul: Pengaruh Pemupukan NPK Terhadap peningkatan Potensi Antagonis Trichoderma Sp. pada Pythium Sp. penyebab Rebah Kecambah Mentimun
Abstrak: Percobaan ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh pu- puk N,P,K (dengan kombinasi 15-15-15) terhadap aktivitas Trichoderma sp. sebagai agen antagonis pada Pythium sp. penyebab rebah kecambah mentimun. Percobaan dilakukan di Laboratorium cendawan patogen tumbuhan dan rumah kaca Jurusan Hama dan Penyakit Tumbuhan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Isolat Patogen yaitu Pythium sp. dan antagonis Trichoderma sp. masing-masing diisolasi dari tanah Tajur dan Darmaga kemudian dibiakan pada media PDA. Telah diidentifikasi dua isolat Trichoderma sp. yang diperoleh dari hasil isolasi. Hasil identifikasi sementara menunjukkan bahwa isolat Tri- choderma yang diperoleh adalah T. koningii dan T. harzianum. Kedua isolat tersebut dibiakan secara massal pada medium campuran dedak padi dan serbuk gergaji ( 1 : 1 dalam volume) selama 14 hari. Sedangkan pembiakan massal Pythium sp. dilakukan pada media Corn-Meal Sand selama 7 hari. ...
Keyword: 

Judul: Optimasi kompos bioaktif dengan penambahan asam humat dan asam fulvat untuk meningkatkan ketahanan tanaman mentimun terhadap serangan Pythium spp. penyebab penyakit rebah kecambah
Abstrak: Mentimun merupakan tanaman sayuran buah daerah iropik dan subtropik, banyak dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia dan diusahakan petani dalam berbagai skala usaha tani. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan ketahanan dan pertumbuhan tanaman mentimun terhadap penyakit rebah kecambah dengan penambahan asarn fulvat dan asam humat pada media kompos bioaktif. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Mikologi, Departemen Proteksi Tanarnan, IPB, Laboratorium KeIti Biologi dan Kesehatan Tanah, Bogor, Kebun Asrama TPBIPB, Laboratorium Rekayasa Bioproses, IPB, pada bulan Januari - Juni 2009. Penefitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 17 perlakuan dan 10 ulangan, analisis ragam menggunakan program Statistical product and solution services (SPSS) volume 13 dan Microsoft Office Excel1 2007. Hasil penelitian menunjukkan semua kombinasi dan kandungan pada media tumbuh memberikan pengaruh tahan terhadap infeksi patogen Pythium spp. dengan tinglcat yang terserang 0-20% dibandingkan dengan media kontrol tanpa perlakuan yaitu 30%. Penambahan asam humat, asam fulvat, dan mikroba aktivator mampu mencapai potensi tumbuh maksimum (PTM) dm daya berkecarnbah (DB) tanaman mentimun sebesar 100%. Kombinasi media tumbuh mampu rneningkatkan pertumbuhan tanaman dengan tinggi tanaman mencapai 10.36 cm (Percobaan A) dan 6.75 cm (Percobaan B) dm kandungan pada media tumbuh meningkatkan tinggi tanaman mencapai 9,78 cm (Percobaan A) dan 5,83 cm (Percobaan B). Kombinasi dan kandungan pada media hinbuh mampu memacu pertumbuhan dam tanaman mentimun dengan baik. Secara umum nilai aktivitas peroksidase pada kombinasi dan kandungan menunjukkan nilai yang lebih rendah daripada media kontrol tanpa perlakuan. Penarnbahan bahan organik mampu meningkatkan populasi mikroba tanah pada media tumbuh yang telah diinduksikan bakteri bioaktivator. Kata kunci : mentimun, aktivitas peroksidase, asarn humat, asam klvat
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: