Judul: Pengaruh penambahan sinar lampu tl dan pengaruh GA3 terhadap pertumbuhan dan produksi minyak Metha piperita L. di Lembang Bandung
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan sinar lampu TL pada panjang hari di Lembang dan pengaruh waktu aplikasi GA, terhadap pertumbuhan, produksi terna dan produksi minyak M. piperita. Penelitian ini dilakukan di Kebun Percobaan Balittro Lembang, Bandung. Bahan penelitian yang digunakan adalah bibit M. piperita varietas Manoko yang berumur 8 minggu. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Kelompok dengan enam perlakuan tunggal, dan setiap perlakuan terdapat empat ulangan yaitu: (A) Panjang hari normal (kontrol); (B) Panjang hari normal + GA3 50 ppm 1,5 BST; (C) Panjang hari normal + GA 50 ppm 2,0 BST: (D) Panjang hari normal + GA3 50 ppm 2,5 BST: (E) Panjang hari normal TL 4 jam (pukul 18.00 22.00); (F) Panjang hari normal + TL 1 jam (pukul 20.00 21.00). Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan penambahan sinar TL 4 jam maupun melalui pemutusan periode gelap dengan +TL 1 jam nyata meningkatkan tinggi tanaman, jumlah ruas, jumlah daun, jumlah cabang dan diameter batang pada panen kedua. Kedua perlakuan tersebut menghasilkan pen- bungaan pada tanaman M. piperita. Kadar minyak, rendemen minyak, hasil minyak serta diameter dan jumlah kelenjar minyak juga lebih besar dengan perlakuan penambahan sinar TL tersebut. Sedangkan pada aplikasi GA3 50 ppm 1,5 BST meskipun menunjukkan hasil minyak yang lebih rendah di- banding perlakuan penambahan sinar, akan tetapi dibanding- kan kontrol dan aplikasi GA3 yang lain, hasil minyaknya lebih tinggi (terutama pada panen pertama) secara tidak nyata.
Keyword: 

Judul: Pengaruh tambahan dan asam Giberelin (GA3) terhadap pertumbuhan dan pembungaan violces (Saintpaulia ionantha)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh tambahan cahaya dan asam giberelin (GA3) terhadap pertumbuhan dan pembungaan violces (Saintpaulia ionantha). Penelitian dilaksanakan di Rumah Bilah Jurusan Budidaya Pertanian, Institut Pertanian Bogor mulai awal Maret 1990 dan berakhir pada awal Februari 1991. Penelitian disusun berdasarkan rancangan petak terpisah dengan tiga ulangan dan setiap ulangan terdiri dari 4 tanaman. Tambahan cahaya sebagai petak utama yang terdiri dari 0, 4 dan 12 jam, serta GA, sebagai anak petak yang terdiri dari 0, 25, 50 dan 75 ppm dengan volume semprot 50 cc/tanaman. Bahan tanaman yang digunakan adalah tanaman yang berumur 4 bulan asal stek daun. Untuk perlakuan tambahan cahaya digunakan dua lampu neon dan lampu dinyalakan mulai pukul 18.00. Zat pengatur tumbuh GA3 diberikan secara merata di seluruh permukaan daun pada 7 MST. Hasil penelitian menunjukkan, perlakuan tambahan саhaya mempengaruhi pertumbuhan dan pembungaan tanaman. Semakin lama tambahan cahaya yang diberikan, jumlah daun, diameter tanaman, panjang daun, lebar daun dan jumlah anakan semakin meningkat. Tambahan cahaya juga cenderung mempercepat saat pembungaan. Saat pembungaan tanaman dengan tambahan cahaya 12 jam lebih cepat 20 hari dibanding kontrol. Persentase tanaman berbunga tertinggi dicapai pada tanaman dengan tambahan cahaya 12 jam (75%) dan terkecil 48.3% pada perlakuan tambahan cahaya 4 jam...
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Debitur Kartu Kredit dengan Pemilihan Fitur Menggunakan Voting Feature Intervals 5
Abstrak: Provision of credit cards for customers is one of the ways to obtain profit in banking activities which cause risks of losses if the customer frequently delinquent the payments. Therefore, it is important to know the banking profile of the customer who will apply for a credit card. The banking profile data is used as input for Voting Feature Intervals 5 (VFI5) algorithm in the development of classification models that aim to classify potential debtor based on the payment status of the debtor. The debtor data used in this research is categorized as imbalanced data, hence it is necessary to have other performance measures beside accuracy; in this research we also used recall and precision. The input data consist of 14 features, however each features has different significance in classifying debtor. Therefore a feature selection process is conducted before the development of the model. The feature selection is conducted using two approaches: feature selection based on the accuracy of each feature and stepwise feature selection. The former method provides the better accuracy of 67.74%, and the values of recall and precision for the class of bad debtor are 46.88% and 24.69%, respectively.
Keyword: