Judul: Ketahanan Beberapa Plasma Nutfah Pisang  Terhadap Nematoda Parasit Akar Radopholus  Similis Cobb
Abstrak: Nematoda parasit akar Radopholus similis Cobb.merupakan salah satu faktor pembatas dalam meningkatkan produksi pisang. Serangan nematoda ini dapat merusak sistem perakaran yang mengganggu penyerapan air dan nutrisi tanah, dan juga dapat bersinergi dengan organisme pengganggu lainnya. Aktivitas sinergi dari beberapa macam patogen dapat menyebabkan kerusakan yang lebih parah. Pengendalian nematoda dengan penanaman kultivar/klon tahan dan toleran merupakan teknik yang ideal dan sangat dianjurkan, namun dilaporkan bahwa pisang komersial rentan terhadap nematoda ini.
Keyword: 

Judul: Ketahanan beberapa varietas kacang-kacangan terhadap nematoda parasit akar Radopholus similis Thorne
Abstrak: Salah satu spesies fitonematoda penting di lahan-lahan pertanian adalah Radopholus similis Thorne. Nematoda ini merupakan nematoda endoparasit migratori yang aktif berpindah di dalam jaringan akar dan tersebar luas di daerah tropik dan subtropik. Di Indonesia, R. similis banyak menyerang tanaman pisang, mengakibatkan terganggunya penyerapan air dan unsur hara oleh akar sehingga menimbulkan penurunan produksi tanaman. Salah satu metoda pengendalian R. similis adalah dengan menanam varietas tahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat ketahanan beberapa varietas kacang-kacangan terhadap serangan R. similis. ersi Tanaman yang digunakan dalam penelitian ini adalah kacang tanah, kedelai, kacang tunggak, dan kacang hijau. Masing-masing terdiri atas empat varietas. Kacang tanah terdiri atas varietas Zebra, Pelanduk, Kidang, dan Macan. Kedelai terdiri atas varietas. Wilis, Argomulyo, Burangrang, dan Pangrango. Kacang tunggak terdiri atas varietas KT1, KTS, KT6, dan KT7. Kacang hijau terdiri atas varietas Merpati, Merak, Walet dan Betet. Metode yang dilakukan adalah dengan menginokulasikan nematoda yang telah didesinfestasi ke dalam media tanam yang terdiri atas campuran tanah dan pasir steril yang telah ditanami kacang-kacangan yang diuji sebanyak 20 ekor per pot. Populasi nematoda dihitung pada akhir pengamatan yaitu 2 bulan setelah tanam. Parameter yang diamati adalah tingkat ketahanan tanaman. Tingkat ketahanan ini ditentukan melalui nilai faktor reproduksi (FR) R. similis yang dihitung berdasarkan standar Pinochet (1992) dan tingkat kepekaan tanaman terhadap R. similis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua varietas dari empat jenis kacang- kacangan yang diuji dapat terinfeksi oleh R similis dengan tiga tingkat ketahanan yaitu rentan, agak rentan dan tahan. Di antara empat jenis kacang-kacangan yang diteliti, hanya kacang hijau yang umumnya tahan terhadap R. similis, sementara itu semua varietas kacang tanah, kedelai dan sebagian besar varietas kacang tunggak tergolong rentan terhadap R. similis. Semua varietas kacang tanah tergolong peka terhadap R. similis, sedangkan semua varietas kedelai, kacang tunggak dan kacang hijau tergolong agak peka.
Keyword: 

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: