Judul: Pengaruh Pemupukan Pertumbuhan Dan Produksi Biji Beberapa Aksesi Rumpnt Cynodon Dactylon L.)
Abstrak: Penelitian bertujuan untuk mempelajari pengaruh perbedaan dosis pupuk terhadap pertumbuhan dan produksi biji pada beberapa aksesi rumput bermuda (Cynodon dactylon L.) lokal. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari 2006 hingga bulan September 2006. Lokasi yang digunakan sebagai tempat penelitian adalah Turfgrass Club IPB yang berada pada ketinggian ± 250 meter di atas permukaan laut dan Laboratorium Ekofisiologi Tanaman. Penelitian dilaksanakan dengan rancangan percobaan Split plot dalam rancangan lingkungan Rancangan Acak Kelompok (RAK) yang terdiri dari dua faktor, yaitu aksesi rumput bermuda dan dosis pupuk dengan 3 ulangan. Petak utama adalah aksesi rumput bermuda yaitu aksesi Bogor 6, Cianjur 3, Cianjur 4, Sukabumi 2, Sukabumi 5, dan rumput bermuda varietas Tifdwarf (digunakan sebagai pembanding). Anak petak adalah perlakuan dosis pupuk per 100 m2 per bulan yang terdiri atas lima tarat; yaitu PO (tanpa pupuk), PI (1000 g N + 1000 g P20S + 1000 g K20), P2 (1500 g N + 1000 g P20S + 1000 g K20), P3 (1000 g N + 1500 g P20 5 + 1000 g K20), P4 (1000 g N + 1000 g P20S + 1500 g K20). Satuan percobaan berupa pot dengan diameter 30 em dan tinggi 20 cm. …
Keyword: 

Judul: Pengaruh cekaman air dan pemupukan nitrogen terhadap pertumbuhan dan produksi pakan hijauan dari rumput lokal udul-udul (Hymenachne amplexicaulis (Rudge) Nees)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di rumah kaca Laboratorium Agrostologi Fakultas Peternakan Instittu Pertanian Bogor selama 19 minggu dari bulan Maret sampai Juli 1994. Tujuannya adalah mempelajari pengaruh cekaman air dan pemupukan nitrogen terhadap beberapa sifat produksi rumput lokal Udul-udul, yaitu jumlah anakan, jumlah daun, tinggi vertikal, bobot bonggol, bobot akar, dan hasil panen. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) pola faktorial 2 X 6 dengan 4 ulangan dan 2 kali pemanenan. Faktor pertama 2 taraf air yaitu digenangi dan tidak digenangi dan faktor kedua enam taraf nitrogen (0, 50, 100, 150, 200, dan 250 kg N/ha). Analisis statistik yang digunakan adalah Uji Sidik Ragam yang dilanjutkan dengan Uji Jarak Duncan dan Uji Kontras Poli- nomial, serta analisis regresi. Hasil penelitian memperlihatkan peubah-peubah yang diamati dipengaruhi oleh faktor air dan nitrogen, namun tidak ada interaksi antara keduanya. Tanaman yang tidak digenangi memberikan jumlah anakan (P<0.01), jumlah daun (P<0.01), dan bobot kering bonggol (P<0.05) yang lebih banyak. Tinggi vertikal tanaman yang digenangi lebih tinggi (P<0.01) dibandingkan yang tidak digenangi. Bobot kering akar tidak dipengaruhi oleh faktor air. Pemberian nitrogen sampai taraf 250 kg N/ha meningkatkan nilai masing-masing peubah yang diamati. Tanaman yang digenangi dan diberi pupuk nitrogen sampai 250 kg N/ha memperlihat- kan hasil produksi hijauan yang paling baik.
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: