Judul: Pengaruh Imazapyr, Glufosinat Dan Kombinasinya Terhadap Gulma Pada Tanaman Karet Belum Menghasilkan (TBM)
Abstrak: Setiap herbisida mempunyai daya berantas yang khusus untuk golongan gulma tertentu. Glufosinat merupakan herbisida kontak dan sistemik terbatas yang umum digunakan untuk mengendalikan gulma lunak dengan daya berantas yang cepat. Imazapyr mempunyai aktivitas yang baik untuk memberantas teki, rumput setahun dan tahunan, dan gulma berdaun lebar dengan gejala kematian yang lambat tetapi penekanannya terhadap gulma lama. Dengan kombinasi herbisida Imazapyr dan Glufosinat diharapkan gulma dapat terbunuh dengan cepat dan lambat tumbuh kembali. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektifitas herbisida Imazapyr, Glufosinat dan kombinasinya dalam pengendalian gulma pada tanaman karet belum menghasilkan. Perlakuan disusun secara faktorial, diacak secara kelompok dengan tiga ulangan. Faktor pertama adalah dosis Imazapyr dengan empat taraf, yaitu O (I0), 0.25 (1₁), 0.50 (12) dan 0.75 (13) kg ba/ha. Sedangkan faktor kedua adalah dosis Glufosinat dengan empat taraf, yaitu O (Go), 0.75 (G₁), 1.50 (G2) dan 2.25 (G3) kg ba/ha. Kedua faktor membentuk 16 kombinasi perlakuan dengan tiga ulangan, sehingga diperoleh 48 satuan percobaan. Penyemprotan herbisida dilakukan pada saat yang sama sebagai herbisida pasca tumbuh...
Keyword: 

Judul: Studi efektifitas herbisida glifosat 24 persen untuk mengendalikan gulma di perkebunan karet (Hevea brasilliensis Muel. Arg) yang belum menghasilkan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektif herbisida glifosat 24% dengan adanya penambahan amonium sulfat pada berbagai tingkat dosis dalam mengendalikan gulma di jalur tanaman karet yang belum menghasilkan. Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei sampai dengan bulan Agustus 1996 di perkebunan Cibiuk Pandeglang Jawa Barat. Metode penelitian disusun dengan menggunakan rancangan acak kelompok faktor tunggal. Susunan perlakuan terdiri atas 4 ulangan dan 15 perlakuan pengendalian gulma. Perlakuan pengendalian gulma terdiri dari glifosat 24% dengan amonium sulfa! dan tanpa penggunaan amonium sulfat masing-masing dengan dosis (1, 2, 3, 4, 5, 6) ]/ha. Sebagai pembanding digunakan herbisida glifosat 36% dosis 3 I/ha serta pengendalian manual dan tanpa perlakuan pengendalian sebagai kontrol. Tiap satuan percobaan terdiri dari petakan berukuran 26.0 m x 2.4 m, sehingga luas lahan seluruhnya 3 744 m². Total seluruh satuan percobaan 60 buah. Hasil analisis vegetasi awal penelitian menunjukkan terdapat lima gulma dominan berturut-turut terdiri dari Ottochloa nodosa (37.96%), Mikania micrantha (14.25%), Jscahemum timorense (13.72), Axonopus compre.1:1·11s (9.48%), dan Borreria alara (4.58%). Pada akhir penelitian spesies gulma dominan berturut-turut adalah 01tochloa nodosa (40.67%), Borreria ala/a (24.56%), Jschaemum limorense (12.67%), Mikania micrantha (7.67 %) dan Axonopus compressus (7.63 %).
Keyword: 

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification