Judul: Kemampuan zeolit mempertahankan daya hantar listrik pada media tumbuh tanaman
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan zeolit mempertahankan daya hantar listrik yang rendah dan untuk mendapatkan komposisi terbaik dari campuran zeolit dan gambut sebagai media tumbuh tanaman. Penelitian ini dilakukan di rumah kaca dan laboratorium Jurusan Tanah IPB mulai awal Maret sampai September 1995. Perlakuan yang dicobakan meliputi jenis media yaitu zeolit (Z) dan pasir (S); komposisi media atau perban- dingan volume zeolit/pasir dengan gambut yaitu 1:0 (P1), 2:1 (P2), 1:1 (P3); dan dosis pupuk N yaitu 0.2 g NL-1 (N1), 0.5 g NL1 (N2) dan 1.0 g N L-1 (N3). Nilai daya hantar listrik media zeolit dan pasir masing-masing 1.09 mS/cm dan 1.07 mS/cm, secara statistik tidak berbeda nyata. Media komposisi P1 nyata menurunkan daya hantar lis- trik media. Media zeolit mampu meningkatkan KTK, NO3-N, NH4-N, P205, Ca2+, Mg2+, K+, Na+, total basa-basa, daya mengikat air dan nenurunkan bobot isi media. Pada media komposisi P3 nilai KTK, kandungan P205, dan daya mengikat air cenderung lebih tinggi sedangkan bobot isi cenderung menurun. Media zeolit nyata meningkatkan tinggi dan jumlah daun pada 5 dan 9 MST, jumlah, bobot rerata dan total buah untuk setiap tanaman. Media komposisi P3 nyata meningkatkan tinggi, jumlah daun pada 5 dan 9 MST, jumlah, bobot rerata dan total buah. Dosis pupuk N3 nyata meningkatkan tinggi dan jumlah daun pada 9 MST, jumlah, bobot rerata dan total buah, namun menghambat pertumbuhan awal sampai kira-kira umur tanaman 6-7 MST. Komposisi media terbaik yang dapat disarankan berdasarkan hasil penelitian ialah campuran zeolit dan gambut dengan perbandingan 1:1. Kompos ditambahkan sebanyak 10% volume media.
Keyword: 

Judul: Pemanfaatan mineral zeolit sebagai media tumbuh tanaman untuk pembibitan tanaman hortikultura
Abstrak: Salah satu cara untuk meningkatkan komoditas hortikultura khususnya sayur-sayuran adalah dengan pengembangan media tumbuh tanaman. Hal ini disamping untuk meningkatkan ekspor non migas juga berkaitan dengan pemenuhan kebutuhan di dalam negeri Media tumbuh tanaman yang ada pada umumnya menggunakan bahan-bahan seperti sekam padi, serbuk gergaji, arang, gambut dan lain-lain. Salah satu kelemahan dari media tumbuh tanaman yang dibuat dari bahan-bahan tersebut di atas adalah rendahnya kapasitas tukar kation (KTK) sehingga daya sangga terhadap daya hantar listrik (DHL) rendah. Pada kondisi DHL rendah, penambahan pupuk, khususnya nitrogen ke dalam media tumbuh tanaman menyebabkan peningkatan daya hantar listrik. Tingginya DHL menghambat penyerapan unsur hara oleh tanaman. Mineral zeolit pada percobaan ini berguna untuk meningkatkan daya sangga terhadap daya hantar Jistrik (DHL). Tujuan penelitian ini adalah (1) membandingkan kualitas gambut dan serbuk gergaji sebagai campuran media zeolit, (2) mencari perbandingan terbaik antara zeolit dengan gambut/serbuk gergaji, dan (3) membandingkan 2 takaran pupuk N yang ditambahkan pada media tumbuh tanaman. Percobaan disusun dengan menggunakan rancangan acak lengkap terdiri dari 3 perlakuan: (1) media zeolit-gambut (Zg) dan media zeolit-serbuk gergaji (Zs), (2) komposisi media atau perbandingan volume zeolit-gambut dan zeolit-serbuk gergaji : I:1 (Pl), 1:2 (P2) dan 1:3 (P3) dan (3) perlakuan takaran pupuk N yaitu 0,6 g L"¹ (Nl) dan'0,3 g L"¹ (N2).
Keyword: 

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation