Judul: engaruh Komposisi Media Tanam terhadap Pertumbuhan dan Produksi Dua Varietas Tomat (Lycopersicon esculentum Mill) secara Hidroponik.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh komposisi media tanam dan sifat fisik media tanam terhadap pertumbuhan dan produksi dua varietas tomat secara hidroponik di dalam greenhouse. Penelitian ini dilaksanakan mulai Maret sampai dengan Juli 2011 di greenhouse Unit Lapangan Cikabayan, University Farm, Institut Pertanian Bogor. Percobaan disusun faktorial dalam Rancangan Kelompok Lengkap Teracak (RKLT) dengan dua faktor dan empat ulangan. Faktor pertama adalah varietas (Arthaloka dan Permata) dan faktor kedua adalah komposisi media tanam yang terdiri atas lima jenis perlakuan yaitu 100% arang sekam (v/v), 75% arang sekam + 25% kompos daun bambu (v/v), 50% arang sekam + 50% kompos daun bambu (v/v), 25% arang sekam + 75% kompos daun bambu (v/v), dan 100% kompos daun bambu (v/v). Percobaan terdiri dari 10 kombinasi perlakuan dan 4 kali ulangan sehingga terdapat 40 satuan percobaan, setiap satuan percobaan terdiri dari tiga tanaman maka secara keseluruhan terdapat 120 tanaman. Benih yang digunakan yaitu varietas Arthaloka dan Permata, dengan tipe pertumbuhan semi determinate (Arthaloka) dan determinate (Permata). Larutan hara yang dipakai adalah pupuk AB mix, yang terdiri atas stock A dan stock B. Penyiraman dilakukan bersamaan dengan pemupukan (fertigasi) menggunakan instalasi drip irigasi. Penyiraman rutin dilakukan 3 kali sehari, dengan volume ±100 ml pada umur 1-2 MST, ±200 pada umur 3 MST, ±300 ml pada umur 4-6 MST, ±400 ml pada umur 7-10 MST, dan 300 ml pada umur 11-14 MST. Tomat varietas Arthaloka dan varietas Permata tidak cocok dibudidayakan secara hidroponik di dalam greenhouse Unit Lapangan Percobaan Cikabayan University Farm IPB. Penambahan media tanam kompos daun bambu untuk media tanam hidroponik lebih baik dibandingkan penggunaan arang sekam 100% (v/v). Tidak terdapat interaksi antara varietas dan komposisi media tanam.
Keyword: 

Judul: Pengaruh media tanam terhadap pertumbuhan dan produksi tomat (Lycopersicon esculentum Mill.) dengan sistem hidroponik
Abstrak: IPB University Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh kombinasi arang sekam dengan serasah daun bambu atau zeolit dan mendapatkan kombinasi media tanam yang dapat memberikan hasil terbaik terhadap pertumbuhan dan produksi tomat yang ditanam secara hidroponik. Penelitian dilaksanakan di Kebun Percobaan IPB Pasir Sarongge dan laboratorium Pusat Studi Pemuliaan Tanaman IPB pada bulan April - Oktober 2002. Percobaan menggunakan rancangan acak lengkap satu faktor yakni media tanam yang terdiri atas tujuh kombinasi, yaitu: arang sekam 100%: serasah daun bambu 0% (M1), arang sekam 75%: serasah daun bambu 25% (M2), arang sekam 50% serasah daun bambu 50% (M3), arang sekam 25%: serasah daun bambu 75% (M4), arang sekam 0%: serasah daun bambu 100% (M5), arang sekam 85%: zeolit 15% (M6) dan arang sekam 70%: zeolit 30% (M7). Masing-masing perlakuan terdiri dari 10 ulangan sehingga terdapat 70 satuan percobaan dan setiap satuan percobaan terdiri dari satu tanaman sehingga tanaman yang digunakan berjumlah 70 tanaman. Hasil percobaan menunjukkan bahwa kombinasi arang sekam: serasah daun bambu maupun arang sekam zeolit tidak berpengaruh nyata terhadap peubah pada fase vegetatif, fase generatif dan produksi tomat dengan sistem hidroponik. Produksi tomat sekitar 32.0 - 33.3 buah per tanaman dengan bobot total berkisar 5.1-5.8 kg per tanaman. Namun demikian pada kombinasi arang sekam 0%: serasah daun bambu 100% mengalami pecah buah paling kecil (17.2%) sedangkan pada kombinasi arang sekam 100% serasah daun bambu 0% mengalami pecah buah paling besar (38.9%)…dst
Keyword: 

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: