Judul: Pengaruh nitrogen dan 2-iP terhadap pengumbian kentang (Solanum tuberosum L.) in vitro yang diinduksi oleh coumarin
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh pemberian nitrogen dan 2-iP terhadap pengumbian kentang in vitro yang diinduksi oleh coumarin. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Kultur Jaringan Budi Daya Pertanian, Institut Pertanian Bogor, mulai Desember 1989 hingga Juni 1990. Penelitian ini merupakan percobaan faktorial yang disusun dalam rancangan acak lengkap, dengan menggunakan 2 faktor. Faktor pertama adalah taraf konsentrasi nit- rogen yaitu: 7.5, 15, 30, 60 dan 120 mM. Faktor kedua adalah taraf konsentrasi 2-iP yaitu: 0, 2.5, 5, dan 10 ppm. Seluruhnya ada 20 perlakuan dengan 5 kali ulangan. Eksplan yang digunakan adalah tunas mikro kentang varietas Red Pontiac. Media pertunasan terdiri dari media Murashige-Skoog (MS) cair, Ca-pantotenat 4 ppm dan sukrosa 3%. Media pengumbian terdiri dari komposisi media MS cair, sukrosa 9%, coumarin 25 ppm serta nitrogen dan 2-iP sesuai perlakuan. Kondisi lingkungan kultur selama pertunasan ialah suhu 200 jam dan cahaya 1 000 2 000 lux. kultur pengumbian suhu 15° - 25°C, fotoperiod 16 Kondisi lingkungan 20°C, dalam keadaan gelap...
Keyword: 

Judul: Pengaruh nitrogen dan jenis sitokinin terhadap pengumbian kentang (Solanum tuberosum L.) secara in  vitro yang di induksi coumarin
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh berbagai taraf nitrogen (N) pada media pertunasan serta pengaruh nitrogen (N) dan jenis sitokinin pada media peng- umbian terhadap produksi umbi mikro kentang sistem cair- cair yang diinduksi coumarin. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Kultur Jaringan Budi Daya Pertanian, Institut Pertanian Bogor, mulai September 1990 hingga Juni 1991. Penelitian ini merupakan percobaan faktorial yang terdiri dari 3 faktor dan disusun secara acak lengkap. Faktor pertama adalah N pada media pertunasan dengan 5 ta- raf perlakuan, yaitu: 7.5 mM (T1), 15.0 mM (T2), 30.0 mM (T3), 60.0 mM (T4) dan 120.0 mM (Ts). Faktor kedua terdi- ri dari jenis sitokinin, masing-masing pada konsentrasi optimum, yaitu Kinetin 10 ppm (S1) dan Benzyladenine 5 ppm (S2). Faktor ketiga adalah N dengan 2 taraf, yaitu 7.5 mM (U1) dan 60.0 mM (Uz). Faktor kedua dan ketiga merupakan perlakuan pada media pengumbian. Seluruhnya ada 20 kombi- nasi perlakuan dengan 10 ulangan. Dalam penelitian ini tunas mikro kentang kultivar Red Pontiac digunakan sebagai eksplan. Media pertunasan ter- diri dari komposisi media Murashige Skoog (MS) cair yang dimodifikasi sesuai perlakuan....
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: