Judul: Pengaruh Kombinasi Pupuk Daun Silika dan Pupuk NPK terhadap Pertumbuhan dan Produksi Padi Sawah
Abstrak: Beras merupakan makanan pokok bagi mayoritas penduduk Indonesia. Namun, kemampuan Indonesia dalam menyediakan beras bagi penduduknya belum memadai. Salah satu cara untuk mengimbangi peningkatan kebutuhan beras adalah dengan meningkatkan produktivitas lahan yang dikenal sebagai intensifikasi. Intensifikasi pertanian diarahkan pada perbaikan seluruh sistem pertanian salah satunya segi kesuburan tanah. Kebutuhan hara padi tidak hanya unsur makro dan mikro esensial tetapi juga unsur yang menguntungkan seperti Silikon (Si). Kurangnya Si tersedia dalam tanah sawah diduga merupakan salah satu penyebab stagnasi produksi padi di Jawa dan daerah lainnya di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pupuk daun silika dan pupuk NPK terhadap pertumbuhan dan produksi, serta serapan Si pada padi sawah. Hasil penelitian menunjukkan pupuk daun silika secara tunggal nyata meningkatkan jumlah anakan, dan meningkatkan bobot GKP, kadar P jerami dan serapan Si walaupun secara statistik tidak nyata. Namun, pupuk daun silika berpotensi menurunkan kadar K jerami yang diduga karena kandungan Na pada pupuk daun Si menekan serapan K. Perlakuan pupuk NPK secara tunggal nyata meningkatkan tinggi tanaman, jumlah anakan, jumlah malai, GKP, kadar P dan K jerami, serta serapan Si. Interaksi kedua perlakuan nyata meningkatkan tinggi tanaman, jumlah anakan, dan jumlah malai.
Keyword: intensifikasi, jerami, silikon

Judul: Pengaruh Pupuk Silika dan Status Kadar Air terhadap Pertumbuhan dan Hasil Padi Sawah Varietas IPB 3S (Oryza sativa L.)
Abstrak: Padi merupakan tanaman pangan pokok yang sering di konsumsi oleh penduduk Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh pupuk silika dan status kadar air terhadap pertumbuhan dan hasil produksi padi varietas IPB 3S (Oryza sativa L.). Penelitian dilaksanakan di Rumah Kaca Kebun Percobaan Cikabayan IPB Dramaga, Bogor pada bulan Januari – Mei 2016. Penelitian menggunakan rancangan split plot dengan tiga ulangan dan dua faktor perlakuan yaitu pupuk silika sebagai petak utama dan kadar air sebagai anak petak. Perlakuan pupuk silika terdiri dari 0, 0,5 1, 1,5, 2 dosis. Perlakuan kadar air terdiri dari genangan setinggi tiga sentimeter, jenuh, 100% kapasitas lapang, 75% kapasitas lapang, 50% kapasitas lapang. Hasil penelitian menunjukan bahwa aplikasi pupuk silika mampu meningkatkan tinggi tanaman dan berpengaruh pada komponen hasil seperti jumlah anakan produktif, persentase gabah isi dan gabah hampa. Perlakuan kadar air berpengaruh sangat nyata terhadap tinggi tanaman, jumlah anakan, lebar daun, jumlah anakan produktif dan hasil gabah (ton/ha). Hasil tertinggi padi varietas IPB 3S dapat dicapai pada 0,5 dosis pupuk silika dengan kondisi status kadar air jenuh.
Keyword: IPB 3S, produktivitas, pupuk, silika

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: