Judul: Viabilitas benih indigofera zollingeriana pada taraf pemanasan dan jenis germinator berbeda
Abstrak: Hijauan pakan ternak di Indonesia sebagian besar bukan berasal dari padang rumput penggembalaan yang memiliki kualitas nutrien yang rendah. Hijauan pakan berkualitas tinggi seperti seperti Indigofera zollingeriana dibutuhkan untuk meningkatkan rasio protein. Bagaimanapun kesuksesan budidaya ditentukan dari kualitas benih dan perkecambahannya. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari jenis germinator (gelap dan terang) dan suhu dari perkecambahan benih Indigofera. Penelitian ini dilaksanakan dari bulan November 2011 sampai dengan Desember 2011 yang bertempat di Laboratorium Agrostologi dan Laboratorium Terpadu, Departemen Nutrisi dan Teknologi Pakan, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Bahan yang digunakan adalah benih Indigofera zollingeriana sebanyak 200 gram yang dikeringkan pada 5 taraf suhu berbeda kemudian dikecambahkan pada 2 jenis kondisi yaitu germinator terang dan germinator gelap, peubah yang diamati adalah daya kecambah, tinggi hipokotil, dan infeksi cendawan. Metode percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap Pola Faktorial dengan dua faktor perlakuan. Faktor pertama adalah taraf suhu yang berbeda, diantaranya tanpa pemanasan sebagai kontrol (P0), 30oC (P1), 35oC (P2), 40oC (P3), dan 45oC (P4). Kemudian faktor kedua adalah jenis germinator yaitu germinator terang dan germinator gelap dengan 4 kali ulangan dimana masing-masing terdapat 10 gram benih. Pengamatan dilakukan dalam 3 waktu yang berbeda berdasarkan umur kecambah 4, 7, dan 14 hari. Hasil dari uji lanjut ortogonal kontras, ortogonal polinomial, dan duncan memperlihatkan bahwa daya kecambah, tinggi hipokotil, dan infeksi cendawan akan memperlihatkan hasil lebih tinggi pada kondisi gelap dan memperlihatkan penurunan seiring dengan peningkatan taraf suhu pengeringan pada penelitian ini.
Keyword: Indigofera zollingeriana, Heating, Germinator, Seed, Viability

Judul: Pengaruh Perbedaan Jarak Tanam Terhadap Pertumbuhan, Produksi dan Kualitas Indigofera zollingeriana.
Abstrak: Indigofera zollingeriana adalah legum yang tinggi kandungan protein serta menghasilkan produksi yang stabil dalam berbagai macam kondisi cuaca. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui efek dari perbedaan jarak tanam terhadap laju pertumbuhan, produksi hijauan dan kualitas. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Kelompok dengan empat perlakuan. Setiap perlakuan jarak tanam sebagai berikut: 1m×1.5m; 1m×1m; 1m×0.75m; 1m×0.5m sehingga memiliki kepadatan tanaman yang berbeda, yaitu 12, 15, 20, 30 plot-1. Data dianalisis menggunakan analisis ragam. Perbedaan yang signifikan diantara perlakuan di uji lanjut menggunakan uji Duncan dan Polinomial Orthogonal. Hasil menunjukkan peningkatan tinggi tanaman pada jarak tanam 1m×0.5m. Peningkatan terjadi sejalan dengan kepadatan tanaman hingga 30 tanaman. Peningkatan populasi tanaman tidak berpengaruh nyata terhadap tinggi tanaman, jumlah cabang dan daun. Peningkatan populasi tanaman hingga 30 tanaman meningkatkan kan pula produksi hijauan sampai 10 888 gram dan bahan kering sampai 32.74%. Peningkatan populasi tidak berpengaruh nyata terhadap kandungan NDF, ADF, PK dan β-caroten.
Keyword: Indigofera zollingeriana, jarak tanam, kualitas, pertumbuhan, produksi hijauan

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: