Judul: Subtitusi kompos azolla (Azolla microphylla Kaulfuss) pada pemupukan N-urea terhadap pertumbuhan tanaman katuk (Sauropus androgynus (l.) Merr.)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mengetahui pengaruh dosis pemupukan nitrogen yang berbeda terhadap pertumbuhan dan produktivitas tanaman katuk; (2) Mengetahui pengaruh dosis penambahan kompos azolla yang berbeda. terhadap pertumbuhan dan produktivitas tanaman katuk; dan (3) Mengetahui pengaruh interaksi antara dosis pemupukan nitrogen dan penambahan kompos azolla dengan dosis yang berbeda terhadap pertumbuhan dan produktivitas tanaman katuk. Penelitian ini menggunakan Rancangan Petak Terbagi (Split Plot Design) dengan dua faktor, yaitu perbedaan dosis pemupukan nitrogen sebagai petak utama dan perlakuan kompos azolla sebagai anak petak. Faktor pemupukan nitrogen terdiri atas dosis 0, 100, 200 dan 400 kg/ha, sedangkan faktor pemupukan kompos azolla terdiri dari perlakuan 0, 1, 2 dan 4 ton/ha. Seluruhnya terdapat 16 kombinasi perlakuan dengan tiga ulangan sehingga terdapat 48 satuan percobaan. Setiap ulangan terdiri dari 16 petak percobaan, setiap petak berukuran 3 m x 1.2 m. jarak tanam dalam petakan adalah 30 cm x 10 cm dan jarak tanam antar petak 50 cm. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penanaman dosis nitrogen nyata meningkatkan parameter Penambahan dosis nitrogen nyata meningkatkan parameter pertumbuhan tanaman katuk. Semakin meningkatnya dosis nitrogen yang diberikan akan meningkatkan tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah cabang dan ILD yang dihasilkan. Dosis nitrogen 400 kg urea/ha menunjukkan pengaruh tertinggi. Pemupukan kompos azolla tidak menunjukkan hasil yang berbeda nyata terhadap semua parameter pengamatan. Hal ini diduga karena dosis kompos azolla yang diberikan kurang tinggi sehingga peranan sebagai substitusi pupuk nitrogen tidak nampak, demikian pula pengaruh bahan organik sebagai pembenah tanah (soil conditioner), karena curah hujan yang cukup tinggi.
Keyword: Azolla microphylla Kaulfuss, Sauropus androgynus (l.) Merr., Katuk plant

Judul: Respon Kombinasi Pupuk Organik dan Anorganik terhadap Produksi dan Kualitas Hasil Panen Katuk (Sauropus androgynous (L.) Merr.)
Abstrak: Katuk (Sauropus androgynus (L.) Merr.) adalah salah satu tanaman indigenous yang berpotensi untuk menjadi sayuran daun bernutrisi tinggi dan memiliki manfaat antibakteri, antianemia, antiinflamasi, memperlancar ASI, pewarna alami, serta ramuan obat tradisional. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui respon kombinasi pupuk organik dan anorganik pada produksi dan kualitas hasil panen tanaman katuk serta dosis optimumnya. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni-November 2020 di Kebun Percobaan Leuwikopo IPB, Dramaga, Bogor, Jawa Barat. Percobaan dilakukan dengan menggunakan Rancangan Kelompok Lengkap Teracak (RKLT) faktor Split Plot dengan pupuk urea sebagai petak utama dan pupuk kandang sebagai anak petak. Pupuk urea terdiri dari tiga taraf perlakuan, yaitu N1 (100 kg ha-1), N2 (200 kg ha-1), dan N3 (300 kg ha-1). Pupuk kandang terdiri dari dua taraf, yaitu P1 (20 ton ha-1) dan P2 (30 ton ha-1). Penelitian dilakukan dengan empat ulangan sehingga diperoleh enam kombinasi dengan 24 satuan percobaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat interaksi pupuk urea dan pupuk kandang pada peubah bobot daun layak konsumsi, bobot basah daun, bobot kering daun, dan bobot panen per petak. Kombinasi pupuk urea dan pupuk kandang pada N1P1 (100 kg ha-1 urea + 20 ton ha-1 pukan), N3P1 (300 kg ha-1 urea + 20 ton ha-1 pukan), dan N1P2 (100 kg ha-1 urea + 30 ton ha-1 pukan) terbukti meningkatkan bobot basah daun, bobot kering daun, dan bobot panen petak. Pada percobaan dengan dua kali pemanenan ini dapat menggunakan kombinasi N1P1 (100 kg ha-1 urea + 20 ton ha-1 pukan) untuk praktik budidaya katuk yang efisien dan hemat biaya., Katuk (Sauropus androgynus (L.) Merr.) is one of the indigenous plants that has the potential to become a leaf vegetable with high nutrition and has antibacterial, antianemic, anti-inflammatory benefits, facilitates breast milk, natural dyes, and traditional medicinal ingredients. This study aims to determine the response of the combination of organic and inorganic fertilizers on the production and quality of katuk crop yields and the optimum dose. This research was conducted in June-November 2020 at the Leuwikopo Experimental Station, IPB, Dramaga, Bogor, West Java. The experiment was carried out using a Completely Randomized Block Design (CRBD) with Split Plot factor with urea as the main plot and manure as the sub-plots. Urea fertilizer consisted of three treatment levels, namely N1 (100 kg ha-1), N2 (200 kg ha-1), and N3 (300 kg ha-1). Manure consists of two levels, namely P1 (20 tons ha-1) and P2 (30 tons ha-1). The study was conducted with four replications so that six combinations were obtained with 24 experimental units. The results showed that there was an interaction between urea fertilizer and manure on the variables of leaf weight suitable for consumption, leaf wet weight, leaf dry weight, and harvest weight per plot. Combination of urea and manure in N1P1 (100 kg ha-1 urea + 20 tons ha-1 manure), N3P1 (300 kg ha-1 urea + 20 tons ha-1 manure), and N1P2 (100 kg ha-1 urea + 30 tons ha-1 manure) was shown to increase leaf wet weight, leaf dry weight, and plot harvest weight. In this experiment with two harvests, a combination of N1P1 (100 kg ha-1 urea
Keyword: katuk, kualitas hasil panen, produksi, pupuk kandang, urea

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: