Judul: Konstruksi Pola Word Graph Frasa Kata Menggunakan Metode Knowledge Graph
Abstrak: Bahasa alami adalah bahasa yang biasa dipergunakan sehari-hari untuk berkomunikasi antarmanusia. Teknologi natural language processing (NLP) adalah teknologi yang memungkinkan untuk melakukan berbagai macam pemrosesan bahasa alami yang biasa digunakan oleh manusia. Knowledge graph (KG) adalah metode baru dari NLP yang digunakan untuk menganalisis teks dan merepresentasikannya ke dalam bentuk graf serta lebih memfokuskan pada aspek semantik. Pada saat ini metode KG sudah digunakan untuk menganalisis teks berbahasa Inggris. Namun aturan yang digunakan untuk menganalisis teks berbahasa Inggris tidak dapat secara langsung digunakan untuk menganalisis teks berbahasa Indonesia karena struktur bahasa Inggris tidak sama dengan struktur bahasa Indonesia sehingga perlu dilakukan analisis terhadap struktur bahasa Indonesia. Penelitian penerapan KG pada bahasa Indonesia dalam jangka panjang bertujuan untuk merancang sebuah software yang dapat membaca sembarang teks berbahasa Indonesia serta menghasilkan informasi dalam bentuk graf, sehingga informasi tersebut merupakan intisari dari pengetahuan yang ada dalam teks yang dipelajari. Penelitian KG mengenai aturan pembentukan word graph pada bahasa Indonesia yang telah dilakukan adalah untuk kata benda, kata kerja, kata sifat, preposisi, dan kata keterangan. Aturan pembentukan word graph tersebut masih terdiri atas kata per kata sehingga diperlukan aturan untuk menggabungkannya. Oleh karena itu, penulis akan mengkonstruksi aturan pembentukan word graph frasa kata pada bahasa Indonesia menggunakan metode KG. Penelitian ini bertujuan menganalisis struktur frasa kata pada bahasa Indonesia, membuat aturan pembentukan word graph frasa kata pada bahasa Indonesia, dan menguji aturan tersebut. Manfaat penelitian ini adalah untuk melengkapi aturan yang sudah diperoleh untuk menganalisis teks berbahasa Indonesia dengan menggunakan metode KG.
Keyword: 

Judul: Analisis pembentukan word graph kata sifat menggunakan metode knowledge graph
Abstrak: Bahasa alami adalah bahasa yang biasa digunakan oleh manusia yaitu suatu bentuk representasi dari suatu pesan yang ingin dikomunikasikan antarmanusia. Teknologi Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi yang memungkinkan untuk melakukan berbagai macam pemrosesan bahasa alami yang biasa digunakan oleh manusia. Knowledge Graph (KG) adalah suatu metode baru dalam NLP yang digunakan untuk memahami bahasa manusia yang mengkaji secara luas pada tataran jaringan semantik berupa teks yang bersifat subjektif dan disajikan dalam bentuk graf. Metode KG sudah dipergunakan untuk dokumen berbahasa Inggris. Struktur bahasa Inggris tidak persis sama dengan bahasa Indonesia, untuk itu perlu dilakukan analisis terhadap struktur bahasa Indonesia, sehingga metode KG dapat digunakan untuk menganalisis dokumen berbahasa Indonesia. Penelitian penerapan teori KG pada bahasa Indonesia dalam jangka panjang bertujuan merancang sebuah software yang dapat membaca sembarang teks bahasa Indonesia serta menghasilkan informasi dalam bentuk graf. Teks graf yang dihasilkan diharapkan berupa intisari dari teks yang dipelajari. Salah satu tahapan yang dapat dilakukan untuk membangun software tersebut adalah membuat aturan pembentukan word graph untuk seluruh kata dalam bahasa Indonesia yang secara otomatis menganalisis teks berbahasa Indonesia. Saat ini aturan pembentukan word graph bahasa Indonesia dari berbagai jenis kata seperti kata benda, kata kerja, kata sifat dan lain-lain belum ada, maka penulis akan membangun aturan pembentukan word graph dengan membatasi ruang lingkupnya yaitu hanya pada kata sifat.
Keyword: 

Judul: Evaluasi ketahanan beberapa varietas/galus cabai (Capsicum sp) terhadap infeksi Chili veinal mottle virus (ChiVMV)
Abstrak: Penelitian dilaksanakan pada bulan Desember 2002 sampai bulan April 2003 di Rumah Kaca dan Laboratorium Virologi Tumbuhan, Jurusan Hama dan Penyakit Tubuhan, IPB. Dalam penelitian ini diuji ketahanan enam varietas/galur cabai yaitu dus varietas cabai besar (Jatilaba dan TM-99), tiga gaiur cabai kecil (97-7116, CPN12#, dan PBC-521), dan satu galur paprika (VC-27a). Inokulasi dilakukan secara bersamaan saat tanaman berumur satu minggu setelah tanam. Untuk setiap varietas/galur tanaman digunakan lima tanaman untuk diinokulasi virus dan satu tanaman untuk perlakuan kontrol. Metode penelitian yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) satu faktor dengan perlakuan enam varietas/galur cabai. Peubah yang diamati adalah masa inkubasi, kejadian penyakit, pertambahan tinggi tanaman, waktu berbunga pertama, waktu panen pertama, serta jumlah dan bobot buah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa inokulasi ChiVMV dapat menimbulkan gejala pada empat varietas/galur dari enam varietas/galur cabai yang diuji. Keempat varietas/galur yang bergejala tersebut adalah Jatilaba, TM-99, 97-7116 dan VC-27a, sedangkan dua galur yang tidak bergejala yaitu ICPN12# dan PBC-521. Gejala yang muncul pada tanaman tersebut berupa belang pada daun dan batang, vein-clearing, daun menjadi berukuran kecil dan terdistorsi, sebagian besar bunganya gugur sebelum menjadi buah, dan buah yang terbentuk juga menjadi belang dan berukuran kecil.
Keyword: completely random design, vein-clearing, inoculation