Judul: Studi pengaruh colchicine terhadap pucuk Gloxinia secara "in vitro"
Abstrak: Suatu percobaan tentang studi pengaruh colchicine terhadap pucuk gloxinia secara in vitro dilaksanakan di Laboratorium Kultur Jaringan Jurusan Budi Daya Pertanian, Fakultas Pertanian dan Laboratorium Genetika, Pusat Antar Universitas, Institut Pertanian Bogor dimulai pada bulan. Februari sampai Juli 1991. Eksplan yang digunakan adalah pucuk gloxinia dari kultur axenik. Perlakuan menggunakan media MS cair ditambah hormon IAA 0.1 ppm dan BAP 0.5 ppm serta colchicine sesuai perlakuan. Kemudian tanaman diakarkan pada media MS padat tanpa hormon. Percobaan disusun atas dasar Rancangan Acak Lengkap yang terdiri dari dua faktor. Faktor pertama yaitu lama perendaman (T) yang terdiri dari tiga taraf yaitu 3 hari (T1), 6 hari (T2), dan 9 hari (T3). Faktor kedua konsentrasi colchicine (C) yang terdiri dari empat yaitu 0 ppm (Co), 10 ppm (C1), 100 ppm (C2), dan 200 yaitu taraf (C3). Setiap perlakuan diulang 10 kali. Uji lanjut yang digunakan adalah Beda Nyata Terkecil (BNT). Konsentrasi dan lama perendaman dalam larutan colchicine mempengaruhi morfologi dan anatomi tanaman. Umumnya dari parameter yang diamati menunjukan konsentrasi colchicine lebih berpengaruh dibandingkan dengan lama perendaman. Perlakuan telah menyebabkan variasi pada ukuran daun, warna daun, bentuk daun, ukuran stomata dan kepekatan warna butir kloroplas. Berdasarkan variasi tersebut diduga tanaman telah mengalami poliploidi. Studi sitologi tanaman akibat perlakuan belum berhasil diketahui. Beberapa metode pengamatan kromosom yang dilaksanakan tidak memberikan hasil yang memuaskan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh anchymidol, B- nine,d an cycocel terhadap pertumbuhan dan pembuangan gloxinia
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh ancymidol, B-nine, dan cycocel terhadap ukuran tanaman, jumlah kuncup bunga dan bunga terbentuk, besar bunga yang dihasilkan, ketahanan bunga, dan waktu yang diperlukan tanaman untuk berbunga, baik yang diberikan secara semprot daun, maupun secara siram tanah pada gloxinia (Sinningia speciosa conv. fyfiana) berbunga merah tua dengan mahkota tunggal. Penelitian dilaksanakan di rumah plastik Jurusan Budi Daya Pertanian, kampus IPB Baranangsiang pada ketinggian tempat 250 m dpl., berlangsung sejak bulan Januari 1988 sampai dengan bulan Mei 1989. Penelitian terdiri dari lima kelompok percobaan, dilakukan secara terpisah dalam waktu yang berbeda. Kelompok percobaan tersebut meliputi perlakuan cycocel semprot daun, B-nine semprot daun, ancymidol semprot daun, cycocel siram tanah, dan ancymidol siram tanah. Dosis zat penghambat tumbuh yang digunakan adalah 0.00 mg/1, 31.25 mg/1, 62.50 mg/1, dan 125.00 mg/1 untuk perlakuan semprot daun. Pada perlakuan secara siram digunakan dosis 0.000 mg, 0.125 mg, 0.250 mg, dan 0.500 mg dalam 20 ml air.
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: