Judul: Studi Efektivitas Beberapa Herbisida Pra Tumbuh untuk Pengendalian Gulma Pada Pembangunan Penutup Tanah Kacangan
Abstrak: PErcobaan ini bertujuan untuk mengetahui kefektivan berbisida pra tumbuh metolaklori (Dual 500 EC), prometrin _ metolaklor (Codal 200/200 EC) dan metobromuron + metolaklor (Galex 500 EC) dalam pengendalian gulma pada pembangunan penutupan tanah kacangan.
Keyword: 

Judul: Uji Efektifitas herbisida metsulfuron Metil dan Paraquat Serta kombinasinya terhadap Pengendalian Gulma Tanaman Karet Belum Menghasilkan (TBM)
Abstrak: Populasi gulma yang beragam sering menyebabkan herbisida yang diaplikasikan secara menjadi tidak efektif dan ekonomis, karena itu campuran dua atau lebih jenis herbisida yang kompatibel sering digunakan. Dalam percobaan digunakan herbisida metsulfuron metil dan paraquat untuk mengendalikan gulma tanaman karet belum menghasilkan. Percobaan dilakukan di kebun Cikasungka-Cigudeg-Bo- gor dari tanggal 16 Januari sampai dengan 10 April 1991. Rancangan percobaan adalah acak kelompok dengan 2 faktor dan 16 kombinasi perlakuan, serta 3 ulangan. Pengamatan dilakukan pada penutupan gulma, keracunan tanaman karet, dan bobot kering gulma dominan setelah aplikasi herbisida. Gulma dominan di lokasi percobaan terdiri dari golongan daun lebar: Borreria alata, Mikania micrantha dan Nephrolepsis bisserata; dan golongan berdaun pita : chaemum timorense dan Paspalum conjugatum. Perlakuan metsulfuron metil dosis 15 gram b.a./ha dan paraquat dosis 276 gram b.a./ha menghasilkan penutupan gulma, bobot kering gulma total dan I. timorense yang lebih rendah dibandingkan dengan dosis 0 gram b.a./ha...
Keyword: 

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification