Judul: Pertumbuhan dan Toleransi Melastoma terhadap Antibiotik Kanarnisin  dan Higromisin secara In Vitro
Abstrak: Melastoma merupakan tumbuhan hiperakumulator aluminium dan sangat toleran terhadap asam, sehingga tumbuhan ini dapat dijadikan sebagai sumber gen toleran Al dan model tumbuhan yang toleran asam dan Al. Perakitan tumbuhan transgenik merupakan salah satu metode yang penting untuk mengetahui peranan suatu gen. Perakitan tumbuhan transgenik memerlukan teknik kultur sel dan jaringan secara in vitro dan agen seleksi. Sampai saat ini teknik kultur jaringan secara in vitro dan informasi tentang toleransi tumbuhan Melastoma terhadap agen seleksi belum ada. Penelitian ini bertujuan untuk mencari media dan eksplan yang cocok bagi perbanyakan dan pertumbuhan Melastoma secara in vitro, dan mencari batas konsentrasi terendah antibiotik kanamisin dan higromisin yang mematikan tumbuhan Melastoma. Biji M. affine dan tunas M. malabathricum digunakan sebagai sumber eksplan. Penelitian perbanyakan dan pertumbuhan tunas menggunakan dua media MS (Murashige & Skoog) dan NN (Nitsch & Nitsch) tanpa hormon tumbuhan. Penelitian perbanyakan tunas menggunakan empat jenis posisi tunas yaitu buku kesatu sampai buku keempat. Penelitian pertumbuhan tanaman dilakukan terhadap tunas yang berasal dari buku kesatu, dan parameter yang diamati adalah: tinggi tunas, jumlah buku, jumlah daun, dan jumlah akar.
Keyword: 

Judul: Analisis Pertumbuhan Melastoma (Melastoma malabathricum auct. non L. dan M. affine D. Don.) yang Mendapat Cekaman pH Rendah dan Aluminium.
Abstrak: Melastoma (Melastoma malabathricum auct. non L. dan M. affine D. Don.) merupakan tanaman yang tumbuh di lahan asam dengan kandungan Al tinggi dan mampu mengakumulasi Al pada akar dan daun tanpa mengalami gangguan. Kemampuan adaptasi ini dimungkinkan bahwa tumbuhan ini mempunyai mekanisme detoksifikasi Al secara internal dan dapat dimanfaatkan sebagai sumber gen untuk pemuliaan ketahanan pH rendah. Kemampuan tumbuh pada pH rendah dan aluminium yang tinggi, memungkinkan Melastoma dapat dijadikan sebagai perangkat untuk rehabilitasi lahan kritis, khususnya yang mempunyai pH rendah. Kemampuan Melastoma menyerap aluminium dapat dijadikan landasan pemanfaatan tumbuhan ini sebagai alat fitoremidiasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pertumbuhan Melastoma malabathricum auct. non L. dan M. affine D. Don. yang mendapat perlakuan pH rendah dan konsentrasi aluminium yang tinggi. Karakter yang diamati meliputi panjang akar, jumlah akar, panjang batang, jumlah tunas, panjang tunas dan jumlah daun, serta kerusakan akar. Percobaan ini dilakukan menggunakan bahan tanaman dari stek pucuk yang ditumbuhkan dalam media kultur cair dengan nutrisi standar menurut Watanabe et al. (2005a). Perlakuan yang diberikan adalah cekaman pH dan aluminium. Perlakuan pH meliputi pH 6, 5, 4 dan 3, dengan pH 6 sebagai kontrol, sedangkan perlakuan Al yang dikombinasikan dengan pH 5, 4, dan 3 adalah 0 mM, 0.8 mM, 1.6 mM, dan 3.2 mM. Karena pH 6 tidak dapat dikombinasikan dengan Al maka perlakuan pH tidak dapat dibandingkan dengan perlakuan Al. Setiap satuan percobaan terdiri dari 6 tanaman yaitu 3 tanaman M. malabathricum dan 3 tanaman M. affine. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan 4 ulangan dengan lama waktu perlakuan untuk setiap ulangan 8 minggu.
Keyword: 

Judul: Pengenalan wajah dengan partisi citra menggunakan VFI5 berbasis histogram
Abstrak: Research in face recognition is motivated not only by the fundamental challenges this recognition problem poses but also by numerous practical applications where human identification is needed. Face recognition, as one of the primary biometric technologies, became more important owing to rapid advances in technologies such as digital cameras, the Internet and mobile devices, and increased demands on security. Face recognition has several advantages over other biometric technologies: It is natural, non intrusive, and easy to use. There are two predominant approaches to the face recognition problem: geometric (feature based) and photometric (view based). A classification algorithm, called VFI5 (Voting Feature Intervals), is developed and applied to problem of face recognition with partition based on histogram. VFI5 represents a concept in the form of feature intervals on each feature dimension separately. Classification in the VFI5 algorithm is based on a real-valued voting. Each feature equally participates in the voting process and the class that receives the maximum amount of votes is declared to be the predicted class. The performance of the VFI5 classifier is evaluated empirically in terms of classification accuracy. Conclusion of this research indicates that VFI5 can be used for face recognition with high accuracy the level.
Keyword: