Judul: Pengaruh Pupuk Hijau Azolla sp. dan Salvina sp. terhadap Perkembangan Meloidogyne spp. pada Tanaman Tomat (Lycopersican esculentum Mill.)
Abstrak: Bahan organik memberikan manfaat yang cukup penting dalam menambah ketersediaan hara tanah, memperbaiki pertumbuhan tanaman, dan meransang aktivitas mikroorganisme tanah. Selain itu gas-gas dan toksin yang dihasilkan selama dekomposisi diduga berpengaruh dalam menekan populasi nematoda parasit dalam tanah.
Keyword: 

Judul: Pengaruh bahan tanaman Tihonia diversofolia (Heml.) Gary dan Taghetes spp. terhadap perkembangan populasi Meloidogyne spp. pada tanaman tomat (Lycopersicon esculentum Mill.)
Abstrak: Nematoda puru akar (Meloidogyne spp.) telah lama diketahui sebagai salah satu parasit tumbuhan. Nematoda ini mengganggu tanaman dengan cara masuk dan menginfeksi tanaman sehingga timbul kerusakan akar. Dengan rusaknya sistem perakaran, penyerapan unsur hara dan air dapat terganggu, sehingga berpengaruh buruk terhadap pertum- buhan tanaman (Wisnuwardana, 1977). Akhir-akhir ini banyak penelitian yang telah di- adakan untuk mempelajari bagaimana pengaruh penambahan bahan organik ke dalam tanah, terhadap populasi nema- toda. Beberapa jenis bahan tanaman ternyata terbukti dapat meningkatkan hasil pada tanaman yang telah infestasi nematoda. ter- Substansi-substansi yang dapat di- gunakan untuk tujuan tersebut meliputi sisa-sisa tanaman setelah panen, daun dan akar tanaman penutup tanah, dan limbah pasca parien (Dropkin, 1980). Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh bahan tanaman kipait (Tithonia diversifolia (Hemsl.) Gray) dan marigold (Tagetes spp.) dengan perbedaan kon- sentrasi penggunaan dan cara aplikasi, terhadap perkembangan populasi Meloidogyne spp....
Keyword: 

Judul: Pengenalan wajah dengan partisi citra menggunakan VFI5 berbasis histogram
Abstrak: Research in face recognition is motivated not only by the fundamental challenges this recognition problem poses but also by numerous practical applications where human identification is needed. Face recognition, as one of the primary biometric technologies, became more important owing to rapid advances in technologies such as digital cameras, the Internet and mobile devices, and increased demands on security. Face recognition has several advantages over other biometric technologies: It is natural, non intrusive, and easy to use. There are two predominant approaches to the face recognition problem: geometric (feature based) and photometric (view based). A classification algorithm, called VFI5 (Voting Feature Intervals), is developed and applied to problem of face recognition with partition based on histogram. VFI5 represents a concept in the form of feature intervals on each feature dimension separately. Classification in the VFI5 algorithm is based on a real-valued voting. Each feature equally participates in the voting process and the class that receives the maximum amount of votes is declared to be the predicted class. The performance of the VFI5 classifier is evaluated empirically in terms of classification accuracy. Conclusion of this research indicates that VFI5 can be used for face recognition with high accuracy the level.
Keyword: