Judul: Pengaruh Thidiazvron Dan Benzil Amino Purin Terhadap Inisiasi Dan Proliferasi Tunas Anis (pimpinella anisum l.) In vitro.
Abstrak: And 'e&Ik dqan Iinggi mmcapal ± I uup ~ Joonah sthinQiI W\arnIIt;"; sairog o::>ndons ~ar.ob wWI. Alcunya maggl"8 babtutuk benang (filifonni!), melinskar, bM:abang jarang dan -.nbu.!&nIh wnpo.i hdillmen 0,2-0,3 m. Daun Ollis Icrdapat dj'''Plljeng ~. Pacla Nglao t.wab t.tang. J)OIiIi @.m ~ dan ~ po.tIjang deqp>l beoIuI.: jororog...... hampir bulat, So:IangI::aD poda t.cang t.giaa Mas, pos;s; daun bending din bo:nangbl pendd; dcngan bcnIUk lllUl)irip aau bunptl' menyirip dmgm IIjcl:: yama ~ (MDmDIr 1992).
Keyword: 

Judul: Proliferasi Tunas Adventif In Vitro Tiga Jenis Basil (Ocimum sp. L.) dengan Penambahan NAA dan BAP
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh konsentrasi NAA dan BAP dalam menginduksi daya proliferasi tunas tiga kultivar basil (Ocimum basilicum L.) secara in vitro. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Kultur Jaringan II, Departemen Agronomi dan Hortultura, IPB, berlangsung pada bulan Januari 2017 hingga November 2017. Penelitian ini terdiri dari 3 percobaan terpisah dan masing-masing percobaan menggunakan jenis basil yang berbeda. Setiap percobaan disusun menggunakan Rancangan Kelompok Lengkap Teracak (RKLT) dengan dua faktor, yaitu konsentrasi NAA (0; 0,5; 1 mg L-1) dan BAP (0, 1, 2, 3 mg L-1) pada tiga kultivar basil (Kemangi, Greek Minette, dan Thai Siam Queen) yang ditambahkan dalam media Murashige Skoog dan 25 ml L-1 air kelapa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan interaksi NAA dengan BAP tidak berpengaruh nyata terhadap proliferasi tunas dan tinggi Kemangi, tetapi berpengaruh nyata terhadap peubah persentase eksplan berkalus, waktu muncul tunas, jumlah daun, jumlah buku, dan akar eksplan Kemangi. Penambahan NAA tidak berpengaruh nyata pada proliferasi tunas. Sedangkan pemberian BAP berpengaruh nyata pada setiap peubah penelitian. Konsentrasi NAA 0,5 mg L-1 dan BAP 3 mg L-1 menghasilkan persentase eksplan berkalus (4 MST) dan mempercepat pembentukan tunas tertinggi tetapi tidak berbeda nyata pada pemberian NAA 1 mg L-1 dan BAP1 mg L-1; NAA 1 mg L-1 dan BAP 2 mg L-1; serta BAP 1 mg L-1. Konsentrasi NAA 1 mg L-1 dan BAP 2 mg L-1 berpengaruh nyata dalam meningkatkan jumlah daun (6 MST). Konsentrasi NAA 1 mg L-1 dan BAP 1 mg L-1 berpengaruh nyata dalam meningkatkan jumlah akar. Media 1 mg L-1 BAP; dan 2 mg L-1 NAA dengan 2 mg L-1 BAP mampu menghasilkan jumlah eksplan berproliferasi dan jumlah total tunas tertinggi Kemangi. Media tanpa perlakuan juga menghasilkan jumlah buku tertinggi pada 4 MST pada Kemangi. Interaksi NAA dengan BAP tidak berpengaruh nyata terhadap proliferasi tunas Greek Minette serta pada setiap peubah yang diamati. Penambahan NAA berpengaruh nyata pada setiap peubah yang diamati. Sedangkan pemberian BAP tidak berpengaruh nyata pada proliferasi tunas Greek Minette. Penambahan 2 mg L-1 NAA dengan 2 mg L-1 BAP menghasilkan jumlah eksplan Greek Minette berproliferasi tertinggi. Penambahan 1 mg L-1 BAP pada eksplan Greek Minette menghasilkan total tunas dan buku tertinggi (4 MST) tertinggi. Interaksi NAA dan BAP pada eksplan Thai Siam Queen tidak berpengaruh nyata terhadap peubah proliferasi tunas adventif, eksplan berkalus, waktu muncul tunas, jumlah daun, jumlah buku, dan jumlah akar, akan tetapi berpengaruh nyata dalam penambahan tinggi eksplan. Penambahan NAA tidak berpengaruh nyata pada eksplan berkalus dan akar, sedangkan pemberian BAP tidak berpengaruh nyata pada eksplan berkalus Thai Siam Queen. Media tanpa zat pengatur tumbuh memberikan hasil terbaik dalam meningkatkan tinggi, jumlah eksplan berproliferasi, jumlah tunas dan buku eksplan Thai Siam Queen.
Keyword: Benzilaminopurin, Greek Minette, Kemangi, Naftalen Asam Asetat, Thai Siam Queen

Judul: Overcoming Imbalanced and Overlapping Data in Multiclass Classification
Abstrak: Classification model suffers when the dataset contains imbalanced and overlapping data. Imbalanced data tends to produce models that are only good at classifying the majority class but bat at the minority class. Meanwhile, overlapping data makes classification difficult because of similar characteristics between classes. These two conditions are already challenging separately and even more complex if they occur together. Problems are getting more complicated when it is a multiclass classification case. Multiple Classifier System (MCS) model, a combination of Sequential Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbour (KNN), is used to handle the existing problems. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) method was also applied to balance the dataset. One Versus One (OVO) Decomposition technique helps the multiclass classification process. Simulation data with 18 scenarios proves the MCS-SMOTE model can handle problems by providing good performance. Empirical Data: Poverty on Jawa Barat in 2021 is also used to prove the model's performance. Its performance, proven by accuracy, F1 Score, and G-Mean, is superior to the others.
Keyword: Simulation, Imbalanced Data, Multiclass, Multiple Classifier System, Overlapping Data