Judul: Pertumbuhan dan Perkembangan Anggrek Dendrobium ‘Shavin White’ dan Daya Tahan Penyakit dengan Perlakuan Asam Salisilat dan Silika.
Abstrak: Bunga potong merupakan komoditas perdagangan internasional dengan volume ekspor cukup tinggi, salah satunya jenis anggrek Dendrobium ‘Shavin White’. Budidaya dan pemeliharaan berkontribusi dalam peningkatan produksi dan kualitas anggrek potong. Produksi anggrek potong perlu didukung pertumbuhan tajuk yang baik dan dilindungi dari serangan penyakit. Penelitian ini bertujuan mempelajari pengaruh Zat Pengatur Tumbuh (ZPT) asam salisilat (AS) dan unsur hara non-esensial silika (Si) terhadap pertumbuhan dan perkembangan tanaman serta serangan penyakit pada anggrek Dendrobium ‘Shavin White’. Percobaan menggunakan rancangan faktorial 2 faktor yang terdiri atas dua perlakuan kombinasi asam salisilat (AS) dan silika (Si) pada anggrek diaplikasikan masing-masing 4 taraf konsetrasi yakni AS 0 ppm, 50 ppm, 100 ppm, dan 150 ppm; serta Si 0 ppm, 5 ppm, 10 ppm, dan 15 ppm. Tanaman dibagi ke dalam 3 kelompok (ulangan) berdasarkan tinggi tanaman menjadi kelompok kecil (tinggi <30 cm), sedang (tinggi 30-60 cm), dan besar (tinggi >60 cm). Perlakuan asam salisilat dan silika memberikan pengaruh lebih baik pada peubah pertumbuhan. Asam salisilat mempengaruhi karakter diameter bulb, lebar daun tua, dan jumlah daun pada taraf perlakuan yang inkonsisten pada setiap karakter maupun pada setiap minggu pengamatan. Silika taraf 5 ppm berpengaruh lebih baik pada karakter tinggi tanaman dan taraf 15 ppm pada panjang daun muda. Interaksi asam salisilat dan silika menunjukkan hasil lebih baik pada karakter panjang daun muda pada 10, 12, dan 14 MSP; dan lebar daun muda pada 4 dan 6 MSP. Interaksi perlakuan 150 ppm AS + 15 ppm Si merupakan kombinasi yang memberikan hasil paling baik pada panjang daun muda dan lebar daun muda. Kombinasi perlakuan tidak memberikan pengaruh secara statistik pada munculnya anakan, keiki, spike, dan kuntum bunga. Kombinasi perlakuan yang tidak memunculkan anakan adalah 50 ppm AS + 15 ppm Si dan perlakuan kontrol tidak memunculkan keiki. Pengaruh kombinasi perlakuan asam salisilat dan silika tidak berpengaruh nyata terhadap kejadian dan keparahan penyakit meskipun cenderung menurunkan kejadian dan keparahan penyakit antraknosa dan sebaliknya meningkatkan kejadian dan keparahan penyakit bercak daun cercospora.
Keyword: antraknosa, bercak daun cercospora, nanosilika, pembungaan, keiki

Judul: Karakterisasi Morfologi Daun dan Pengaruh Pemberian Silika pada Populasi Anggrek Phalaenopsis Hibrida
Abstrak: Phalaenopsis merupakan genus anggrek paling populer dalam industri florikultura karena mempunyai bunga besar, warna yang beragam, tahan lama serta adaptif di dalam ruangan. Pemupukan berimbang berperan dalam pertumbuhan, perkembangan, serta daya tahan tanaman. Silika berperan dalam pertumbuhan dan memperkuat jaringan tanaman sehingga lebih tahan terhadap serangan hama dan penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh aplikasi silika (Si) terhadap pertumbuhan dan karakter morfologi dari dua populasi hibrida anggrek Phalaenopsis yaitu Phal. lueddemanniana × Phal. Mannii (LM) dan Phal. bellina × Phal. tetraspis (BT). Penelitian dilakukan di Rumah Anggrek Departemen Agronomi dan Hortikultura, IPB pada bulan Agustus hingga Desember 2018. Percobaan dilakukan menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan faktor tunggal perlakuan silika yang diujikan terhadap dua populasi Phalaenopsis. Terdapat empat taraf perlakuan yaitu aplikasi silika konsentrasi 0, 10, 20, dan 30 ppm. Hasil penelitian menunjukkan tidak terdapat keragaman karakter daun pada masing-masing populasi. Aplikasi Si mampu mengurangi pertumbuhan kerusakan akibat hama, serangan hama berkurang pada karakter daun tipis. Aplikasi Si yang memberikan hasil serangan hama paling rendah pada populasi LM adalah 10 ppm, sedangkan pada populasi BT adalah 20 ppm.
Keyword: tebal, tipis, penyakit, persilangan, tungau

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: