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 beberapa bahan organik dan cendawan tanah terhadap perkembangan nematoda puru akar (Meloidogyne spp.) pada tomat
Abstrak: Tujuan percobaan adalah melihat pengaruh beberapa bahan organik dan cendawan tanah terhadap perkembangan Meloidogyne spp. pada tanaman tomat. Percobaan dilaksanakan pada bulan Mei sampai dengan September 1994 di rumah kaca, Laboratorium Cendawan, dan Laboratorium Nematologi, Jurusan Hama dan Penyakit Tumbuhan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Percobaan menggunakan Rancangan Acak Kelompok Faktori- al dengan dua faktor. Faktor pertama adalah jenis bahan organik, terdiri dari empat taraf yaitu: tanpa bahan organik, pupuk kandang, jerami, dan kompos. Faktor kedua ada- lah jenis Cendawan Tanah, terdiri dari empat taraf yaitu : tanpa cendawan tanah, Trichoderma sp., Penicillium sp., dan Aspergillus sp. Pengamatan terhadap perkembangan Meloidogyne spp. dengan menghitung jumlah puru, jumlah telur, jumlah larva instar-2, berat basah tanaman, berat kering tanaman, dan tinggi tanaman. Hasil secara umum menunjukkan perlakuan beberapa bahan organik dan cendawan tanah tidak berpengaruh terhadap perkembangan Meloidogyne spp. dan tanaman pada tomat. Pada tinggi tanaman, perlakuan yang cenderung berpengaruh adalah pupuk kandang, Aspergillus sp. dan Penicillium sp.
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: