Judul: Pengaruh Cekaman Air Pada Pertumbuhan Dan Produksi Tanaman Soba (Fagopyrum Esculentum Moench.)
Abstrak: Penelitian dilakukan untuk mempelajari salah satu tahap seleksi tanaman yaitu respon pad a tanaman saba terhadap kondisi kering dan penentuan k."Ultivar yang resistan terhadap kondisi kering. Mengingat terjadinya defisit air pada tanaman budidaya yang tumbuh di lapangan pada umumnya tidak dapat dihindarkan dan hampir selalu terjadi secara berulang semasa pertumbuhan tanaman. Penelitian dilakukan pada dua !.-ultivar soba yaitu Hitachi dan Kitawase, dengan perlakuan interval pemberian air yang dirancang 5 hari, 10 hari, dan 15 hari sekali. Dari pengamatan pertumbuhan tanaman, pengaruh perlakuan penyiraman signifikan menurunkan tinggi dan Iuas daun tanaman saba. Pengukuran terhadap suhu daun, suhu kanopi tanaman juga menunjukkan adanya perbedaan pada masing-masing perlakuan. Dimana pad a perJakuan dengan interval semakin panjang, suhu daun dan kanopi tanaman cenderung meningkat. Pengaruh perlakuan pada 7 MST (Minggu Setelah Tanam) menunjukkan adanya penurunan kadar air pada tanaman dengan meningkatnya interval penyiraman yang ditentukan dari pengu!.-uran Relative Waler Contenlikadar air daun relatif. Kondisi kelembaban tanah selama waktu tanam diamati dari sensor gypsum yang dipasang pada masing-masing perla!.-uan. Nilai yang dihasilkan merupakan nilai resistansi tanah yang menunjukkan nilai resistansi semakin tinggi jika kelembaban tanah berkurang dan sebaliknya nilai resistansi yang kecil menunjukkan kadar kelembaban tanah tinggi. Pengaruh perlakuan interval penyiraman techadap produksi tanaman menunjukkan, pada Hitachi terdapat kecenderungan peningkatan produksi dengan semakin panjang interval penyiraman sampai batas tertentu. Sedangkan pad a Kitawase perlakuan penyiraman yang semakin panjang menurunkan produksi tanaman. Secara umum dilihat dari indikator pertumbuhan dan produksi, Imltivar Hitachi lebih toleran terhadap kondisi kering dibanding Kitawase. Totapi toleransi terhadap kekeringan bukan menunjukkan bagaimana tanaman dapat bertahan hidup, tetapi lebih menunjukkan bagaimana mekanisme tan.man tersebut untuk beradaptasi.
Keyword: 

Judul: Respon Dan Kebutuhan Air Tanaman Soba (Fagopyrum esculentum Moench) Pada Berbagai Interval Penyiraman Air
Abstrak: Tanaman saba dapat tumbuh dengall baik di dataran tinggi tropis. Tanaman ini memiliki berbagai keunggulan jika dibandingkan dengan gandum dan padi. Tepung saba dapat digunakan sebagai pengganti tepung terigu. Selumh bagian tanaman saba dapat dimanfaatkan untuk abat pencegah darah tingg,i. Selain itu akan diperoleh madu sebagai hasH sampingan dari tanaman saba, karena bunga saba menjadi sumber nektar bagi lebah madu. Tanaman saba perlu dikembangkan secara luas di Indonesia sebagai bahan pangan altematif pelengkap gandulll dan padi. Sehingga penelitian mengenai tanaman saba mempakan satu keharusan bagi pengembangannya. Adapun penelitian mengenai tanggapan dan kebutuhan air tanaman saba pada berbagai interval penyiraman air telah dilakllkan dengan menggllnakan polybag pada rumah plastik di Pasir Sarongge, Pacet, Cianjur, Jawa Barat yang terletak pada 10T'ST dan 6u44'LS deng.:'m ketinggian 1150 mdpl. Dari bulan November 2000 sampai Pebruari 200 I. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tanggapan dan kebutuhan air tanaman soba pada berbagai interval penyiraman air.
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: