Judul: Pengaruh penutupan buah terhadap kualitas buah melon [Cucumis melo L.] hidroponik
Abstrak: Percobaan ini dilaksanakan untuk mengetaliui pengardl penutupan buah terl~adap kualitas buah melon (Cucumis melo L.) yang dibudidayakm secara hidroponik. Percobaan ini dilaksanakan di Rumah Kaca Univercity Farm IPB, Unit Lapangan Cikabayan Dermaga Bogor mulai bulan Februasi 2009 sampai dengall Mei 2009. Percobaan menggunakan Rancangan Keloinpok Lengkap Teracak dengan satu faktor yaitu penutupan buah. Percobaan terdiri dari 7 taraf perlakuan yaitu kontrol (tanpa penutupan), penutupan buah penuh saat 2 minggu setelah terbentuk buah (10 MST), penutupan buah penuh saat 3 minggu setelah terbentuk buah (1 1 MST), penutupan bualz tidak penuh saat 2 minggu setelah terbentuk buah (10 MST), penutupan buah tidak penuh saat 3 minggu setelah terbentuk buah (1 1 MST), pemberian stiker (pelogoan) IPB pada kulit buah saat 2 minggu setelah terbentuk buah (10 MST), pemberian stiker (pelogoan) IPB pada kulit buah saat 3 minggu setelah terbentuk bualz (1 1 MST). Tiap perlakuan terdiri dari empat ulangan sel~inggate rdapat 28 satuan percobaan. Setiap satuan percobaan terdiri dari empat tanaman.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Jumlah Buah dan Pangkas Pucuk (Toping) terhadap Kualitas Buah pada Budidaya Melon (Cucumis melo l.) dengan Sistem Hidroponik
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh jumlah buah per tanaman dan pangkas pucuk (toping) terhadap kualitas buah tanaman melon yang dilaksanakan di rumah kaca Unit Lapangan Cikabayan, University Farm, Institut Pertanian Bogor pada bulan Maret sampai Juni 2008. Penelitian ini menggunakan Rancangan Kelompok Lengkap Teracak Faktorial (RKLT Faktorial) dengan faktor pertama yaitu jumlah buah per tanaman (1 buah, 2 buah) dan faktor kedua yaitu pangkas pucuk (toping, tanpa toping). Pengelompokkan berdasarkan letak media tanam dalam rumah kaca, yaitu 4 baris sebagai ulangan sehingga terdapat 16 satuan penelitian. Tiap satuan penelitian terdapat 8 polibag. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan jumlah buah berpengaruh nyata pada pertumbuhan buah pada umur 9 MST sampai 11 MST dan variabel kuantitatif (kecuali pada tebal kulit buah). Pada perlakuan 1 buah per tanaman kualitas buah lebih baik dibandingkan pada perlakuan 2 buah per tanaman. Perlakuan 1 buah per tanaman menghasilkan panjang, lingkar dan diameter buah pada umur 9 MST sampai 11 MST lebih tinggi dibandingkan pada perlakuan 2 buah per tanaman. Pada perlakuan 1 buah per tanaman menghasilkan bobot perbuah (686.63 gram), kekerasan kulit buah (12.53 mm/Kg/5 s), padatan terlarut total (11.07 °Brix), tebal daging buah (22.90 mm), panjang buah (132.52 mm), lingkar buah (31.27 cm) dan diameter buah (96.39 mm). Perlakuan toping menunjukkan pengaruh yang tidak nyata pada pertumbuhan buah pada umur 9 MST sampai 11 MST (panjang buah, lingkar buah dan diameter buah) dan variabel kuantitatif saat panen (bobot per buah, kekerasan kulit buah, padatan terlarut total, tebal daging buah, tebal kulit buah, panjang buah, lingkar buah, diameter buah). Interaksi antar perlakuan jumlah buah per tanaman dan toping menunjukkan pengaruh yang tidak nyata pada pertumbuhan buah pada umur 9 MST sampai 11 MST dan variabel kuantitatif saat panen.
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: