Judul: Efektivitas Kombinasi Zat Pengatur Tumbuh dan Glutamin terhadap Pertumbuhan dan Embriogenesis Somatik Kalus Lamtoro (Leucaena leucocephala) Tahan Asam pH 3.4.
Abstrak: Lamtoro merupakan hijauan sumber protein yang sangat potensial untuk dikembangkan sebagai pakan ternak dengan tingkat adaptasi yang luas terutama terhadap cekaman kering. Penelitian pada kalus lamtoro teriradiasi sinar gamma dosis 40 Gy telah dilakukan dan didapatkan kalus tahan pH 3.4. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan kombinasi zat pengatur tumbuh dan glutamin terbaik dalam respon pertumbuhan serta embriogenesis somatik kalus lamtoro. Rancangan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu RAL dengan 12 perlakuan dan 10 ulangan. Perlakuan pada penelitian ini yaitu kombinasi zat pengatur tumbuh auksin (NAA 1.5 ppm), glutamin (250 ppm) serta berbagai jenis sitokinin (kinetin, BAP dan TDZ) dengan taraf penambahan yang berbeda (0.5; 1; 1.5; 2 ppm). Hasil penelitian menunjukkan penambahan TDZ 2 ppm (P12) memberikan pengaruh nyata (p<0.05) pada pertambahan tinggi dan lebar kalus. Sedangkan untuk parameter warna dan tekstur, media optimum yang diperoleh yaitu dengan penambahan TDZ 0.5 ppm (P9).
Keyword: BAP, embriogenesis somatik, kinetin, lamtoro, TDZ

Judul: Optimalisasi Pembentukan Sel Embriogenik Somatik dan Pertumbuhan Kalus Mutan Lamtoro cv Tarramba Tahan Asam pH 3.4 melalui Kultur Jaringan.
Abstrak: Lamtoro (Leucaena leucocephala) varietas tarramba memiliki keunggulan tahan terhadap hama kutu loncat dan toleran pada kekeringan. Penelitian pada kalus lamtoro teriradiasi sinar gamma dosis 40 gy telah dilakukan dan didapatkan kalus tahan asam pH 3.4. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan kombinasi hormon auksin (2.4-D dan Picloram) dan hormon sitokinin (Kinetin, TDZ dan BAP) dengan pemberian level yang berbeda terhadap pembentukan sel embriogenik somatik dan pertumbuhan kalus mutan dari Lamtoro cv Teramba. Penelitian ini dibagi menjadi tiga penelitian dan rancangan yang digunakan yaitu RAL. Penelitian pertama dan kedua menggunakan RAL terdiri dari 22 perlakuan dengan ulangan berbeda 10-25 kali. Namun pada penelitian ketiga menggunakan RAL terdiri dari 13 perlakuan dengan ulangan berbeda 15-25 kali. Perlakuan pada penelitian ini yaitu kombinasi zat pengatur tumbuh auksin (2.4-D taraf 0-2 ppm dan picloram taraf 0-1.5 ppm) dan sitokinin (TDZ, BAP, Kinetin taraf 0-1.5 ppm). Hasil pertumbuhan kalus terbaik pada kondisi terang yakni perlakuan S14 (MS + 2.4 D 2 ppm + TDZ 0.5 ppm) dan perlakuan R2 (2.4-D 2 ppm + TDZ 1.5 ppm). Pertumbuhan terbaik pada kondisi gelap yakni perlakuan P15 (2.4-D 0.5 ppm + TDZ 1.5 ppm) dan P21 (2.4-D 1.5 ppm + TDZ 1.5 ppm). Pertumbuhan kalus embriogenik somatik paling optimum baik pada kondisi gelap maupun terang yakni terdapat pada penggunaan hormon auksin (2.4-D) level 2 ppm dan sitokinin (TDZ) level 1.5 ppm.
Keyword: 2.4-D, embriogenesis somatik, lamtoro, picloram ,, TDZ

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: