Judul: Induksi pembungaan pada Gloxinia (Siningia speciosa) dengan GA3, Sukrosa, Nitrogen dan Fosfor pada Medium In Vitro:
Abstrak: Pembungaan secara in viho merupakan suatu metode menginduksi keluarnya organ dalam kondisi terkendali secara aseptik. Induksi pembungaan secara in vitro dapat dilakukan pada semua tanaman termasuk tanaman hias gloxinia. Gloxinia mempakan tanaman hias yang memiliki keindahan pada daun, warna, bentuk dan ukuran bunganya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari dan menganalisa pengaruh konsentrasi zat pengatur tumbuh GA3 dan sukrosa dalam menginduksi pembungaan tanaman gloxinia secara in vitro, mempelajari dan menganalisa pengaruh konsentrasi nitrogen dan fosfor dalam menginduksi pembungaan tanaman gloxinia secara in vitro dan mempelajari dan menganalisa pengaruh nitrogen dan fosfor pada suhu dan fotoperiodisitas yang sesuai dalam menginduksi pembungaan tanaman gloxinia secara in vitro.
Keyword: Induksi pembungaan, Siningia speciosa, pembungaan secara in vitro

Judul: Pengaruh komposisi media tanam terhadap pertumbuhan dan pembungaan tanaman gloxinia (Sinningia spciosa) hasil kultur jaringan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh komposisi beberapa media tanam terhadap pertumbuhan dan pembungaan tanaman Gloxinia (Sinningia specioso) hasil kultur jaringan. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Bioteknologi Tanaman, Departemen Agronomi dan Hortikultura dan di Kebun Percobaan Institut Pertanian Bogor di Pasir Sarongge, Cipanas, Jawa Barat pada bulan Februari sampai bulan Juli 2007. Penelitian disusun dengan menggunakan rancangan acak lengkap (RAL), yang terdiri dari 1 faktor, yaitu komposisi media yang terdiri dari bumus bambu (P1), campuran arang sekam humus bambu dengan perbandingan: 1:1 v/v (P2); 1:2 v/v (P3), 1:3 v/v (P4) dan campuran coco pear: humus bambu dengan perbandingan: 1:1 v/v (P5); 1:2 v/v (P6); 1:3 v/v (PT). Hasil Penelitian menunjukkan bahwa jumlah daun dan tinggi tanaman dipengaruhi oleh komposisi media tanam. Perlakuan media dengan komposisi arang sekam: humus bambu (1:3 v/v) menghasilkan tanaman dengan pertumbuhan daun terbanyak, sementara perlakuan media dengan komposisi arang sekam humus bambu (1:1 v/v) menghasilkan tanaman dengan pertumbuhan daun paling sedikit. Perlakuan media dengan komposisi coco pear: humus bambu (1:2 w/v) menghasilkan tanaman dengan tinggi tanaman tertinggi, kemudian perlakuan media dengan komposisi arang sekam: humus bambu (1:1 v/v) menghasilkan tanaman dengan terendah. Pada peubah muncul kuncup bunga pertama dan mekar bunga pertama, tanaman dengan waktu muncul kuncup bunga dan mekar bunga pertama paling cepat diperoleh pada media dengan komposisi arang sekam : humus bambu (1:2 v/v) dan tanaman dengan waktu muncul kuncup bunga dan mekar bunga pertama paling lama diperoleh pada media arang sekam: humus bambu (1:1 v/v). Pada peubah jumlah tanaman menghasilkan bunga, media dengan komposisi coco pear: humus bambu (1:2 v/v) menghasilkan jumlah tanaman berbunga terbanyak dan media arang sekam: humus bambu (1:1 v/v) menghasilkan jumlah tanaman berbunga paling sedikit. Perlakuan komposisi media tidak berpengaruh nyata terhadap peubah jumlah tanaman hidup, diameter bunga, panjang bunga, jumlah bunga mekar pertama, lama bunga mekar dan warna bunga. Berdasarkan hasil penelitian, media dengan komposisi coco pear: humus bambu (1:2 v/v) memberikan hasil yang terbaik bagi pertumbuhan dan pembungaan tanaman Gloxinia hasil kultur jaringan. Media tersebut memiliki pengaruh yang baik bagi jumlah daun dan tinggi tanaman. Media coco peat: humus bambu (1:2 v/v) juga memiliki waktu pembungaan yang cepat dan jumlah tanaman menghasilkan bunga yang paling banyak. Penggunaan media arang sekam : humus bambu (1:1 v/v) tidak memberikan pengaruh yang baik terhadap pertumbuhan dan pembungaan tanaman Gloxinia hasil kultur jaringan.
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: