Judul: Aplikasi Lampu LED dengan Variasi Warna sebagai Alternatif Pengganti Sinar Matahari dalam Pertumbuhan Tanaman Pakcoy (Brassica sinensis L.)
Abstrak: Penelitian ini untuk mengetahui perbedaan pertumbuhan pakcoy dalam kondisi pencahayaan berbeda dan mencari perlakuan yang dapat memberikan hasil optimum. Terdapat empat perlakuan yaitu P1 dengan lampu LED grow light 60 watt + LED hijau 3 watt, P2 dengan lampu LED putih 63 watt (dua ukuran besar 30 watt + satu ukuran kecil 3 watt), P3 dengan matahari tidak langsung, dan P4 dengan matahari langsung. Media tanam dengan polybag 25 cm x 25 cm. Proses penyiraman kurang lebih 375 ml setiap perlakuan per tiga polybag serta pada P1 dan P2 mendapat pengaruh cahaya lampu LED sekitar 12 jam. Terdapat dua faktor yang mempengaruhi pertumbuhan pakcoy dalam penelitian ini yaitu intensitas cahaya dan faktor lingkungan (suhu dan kelembababan serta kandungan unsur hara dan air). Perlakuan yang paling optimal terdapat pada P3 dengan hasil rata-rata diameter batang sebesar 0,180 cm, rata-rata jumlah daun sebanyak tujuh helai daun, rata-rata tinggi tanaman sebesar 1,870 cm, rata-rata lebar daun sebesar 5,030 cm, rata-rata akar tanaman sebesar 14,100 cm, dan rata-rata bobot basah sebesar 4,00 gram.
Keyword: Humidity, LED, Light Intensity, Pakcoy, Temperature

Judul: Water Footprint Analysis on Subsurface Irrigation Systems in Greenhouse for Pakcoy (Brassica rapa L.) Cultivation
Abstrak: Air menjadi salah satu unsur pokok yang dibutuhkan tanaman pakcoy untuk tumbuh dan berkembang. Banyaknya kebutuhan air dalam menghasilkan produk dapat dikaji dengan pendekatan water footprint. Penelitian ini bertujuan menganalisis nilai water footprint pada budidaya Pakcoy (Brassica rapa L.) dengan berbagai skenario tinggi muka air. Penelitian dilakukan di dalam greenhouse Kinjiro Farm, Bogor, Jawa Barat pada bulan Maret - Mei 2023. Terdapat tiga perlakuan pada pengaturan tinggi muka air yaitu Tinggi Muka Air 1 (TMA 1) dengan ketinggian air 13 cm, Tinggi Muka Air 2 (TMA 2) dengan ketinggian air 10 cm, dan Tinggi Muka Air 3 (TMA 3) dengan ketinggian air 7 cm. Nilai water footprint TMA 1, TMA 2, dan TMA 3 berturut-turut sebesar 0,84 m3/kg, 0,63 m3/kg, dan 0,68 m3/kg. TMA 2 memiliki nilai water footprint terendah karena menghasilkan produksi tertinggi. Rata-rata pertumbuhan tinggi tanaman pakcoy, jumlah daun, dan berat hasil panen pakcoy tertinggi terjadi pada kondisi TMA 2, dengan rata-rata tinggi tanaman sebesar 19 cm dan rata-rata jumlah daun sebanyak 15 helai daun pada minggu terakhir serta berat total panen sebesar 250 gram. Perlakuan pada sistem TMA 2 merupakan perlakuan yang paling optimal dibandingkan dua perlakuan yang lain., Water is one of the main elements needed by the pakcoy plant to grow and develop. The amount of water needed to produce products can be assessed using the water footprint approach. This study aims to analyze the value of the water footprint in pakcoy cultivation with various scenarios of high water levels. The research was conducted in the greenhouse of Kinjiro Farm, Gunung Batu from March to May 2023. There were three treatments for setting the water level, namely Water Level 1 (TMA 1) with a water level of 13 cm, Water Level 2 (TMA 2) with a height water 10 cm, and Water Level 3 (TMA 3) with a water level of 7 cm. The water footprint values of TMA 1, TMA 2, and TMA 3 are respectively 0.84 m3/kg, 0.63 m3/kg and 0.68 m3/kg. The highest average growth of pakcoy plant height, number of leaves, and weight of the highest pakcoy harvest occurred in TMA 2, with an average plant height of 19 cm and an average number of leaves of 15 leaves in the last week and a total harvest weight of 250 grams. The treatment on the TMA 2 system is the most optimal treatment compared to the other two treatments.
Keyword: Greenhouse, Irigasi Bawah Permukaan, Pakcoy, Tinggi muka air, Water footprint

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: