Judul: Efektivitas herbisida sistemik terhadap pengendalian teki (Cyperus rotundus L. Pers.) pada pertanaman rumput golf bermuda (Cynodon dactylon var. Tifdwarf)
Abstrak: Gulma di lapangan golf dianggap mengganggu kualitas estetika dan fungsional (playability) padang golf: Gulma-gulma yang sering ditemui di lapangan golf meliputi golongan berdaun lebar, golongan teki dan glongan rumput jenis lain. Banyak lapangan golf di daerah tropis, gulma teki dianggap mempunyai potensi dalam menimbulkan gangguan. Upaya pengendalian gulma teki ini sering memerlukan waktu yang lama dan tidak praktis. Penggunaan herbisida sitemik dengan cara aplikasi yang tepat diharapkan dapat memberikan pemecahan masalah. Percobaan tentang efektivitas herbisida sistemik terhadap pengendalian teki (Cyperus rotundus) pada pertanaman rumput golf Bermuda (Cynodon dactylon var. Tifdwarf) telah dilakukan di kebun pembibitan rumput Karang IV, lapangan golf Pondok Cabe, Kabupaten Tangerang. Pelaksanaan percobaan dilakukan pada bulan Januari hingga bulan Mei 1994. Percobaan dilakukan di lapangan dengan petak berukuran (1 x 1) m², menggunakan rancangan faktorial dengan dua faktor di dalam rancangan acak kelompok, sebanyak tiga kali ulangan. Herbisida sistemik yang digunakan yaitu bentazon 50 g/ha, imazapir 1.5 l/ha, metsulfuron methyl 75 g/ha dan ethyl chlorimuron 1 l/ha. Cara aplikasi yaitu semprot, injeksi dan usap. Hasil percobaan ini menunjukkan bahwa imazapir mampu menekan pertum- buhan gulma teki tetapi meracuni rumput golf Bermuda, bentazon hanya mampu menekan perkembangan penutupan tajuk teki, ethyl chlorimuron menekan teki pada jumlah tunas dan biomassa, metsulfuron methyl tidak mampu menekan pertumbuhan gulma teki. Kecuali dengan herbisida imazapir semua cara aplikasi yang digunakan menunjukkan hasil yang aman untuk tanaman rumput, namun yang paling aman adalah dengan cara usap. Dampak visual akibat pemberian herbisida dan cara aplikasinya adalah terjadi kerusakan pada tajuk rumput, terutama disebabkan oleh jenis imazapir pada semua cara aplikasi. Hal ini menyebakan kualitas visual estetik lapangan golf jauh menurun…
Keyword: 

Judul: Studi penggunaan herbisida pratumbuh dalam mengendalikan gulma pada tanaman rumput bermuda (cynodon dactylon (L.) Pers.) varietas evergreen
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pemakaian herbisida pratumbuh dalam mengendalikan gulma pada rumput Bermuda yang baru ditanam dan untuk mengetahui pengaruhnya terhadap tanaman utama serta interaksi antara jenis herbisida dan dosis aplikasi pada tingkat dosis yang paling tepat. Dalam penelitian ini dirumuskan hipotesis bahwa ada respon yang berbeda oleh gu]ma pada penyemprotan jenis herbisida yang berbeda, ada pengaruh dosis herbisida terhadap pengendalian gulma dan ada interaksi antara jenis dan dosis herbisida dalam mengendalikan gulma pada pertanaman rumput Bermuda. Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei - Agustus 1997 di Kebun Percobaan IPB Cikabayan Darmaga, Boger. Metode percobaan yang digunakan ialah percobaan faktorial dalam Rancangan Acak Kelompok dengan tiga ulangan. Faktor pertama ialah jenis herbisida yaitu oksifluorfen dan oksadiazon. Faktor kedua adalah dosis herbisida dengan lima taraf dosis yaitu 0 I/ha, 1 I/ha, 2 I/ha, 3 I/ha dan 4 I/ha. Analisis vegetasi dilakukan sebelum pengolahan tanah untuk mengetahui gulma dominan, lalu diikuti dengan pengolahan tanah dan penanaman rumput dengan metode sprigging. Penyemprotan herbisida dilakukan dua hari kemudian. Pengamatan dilakukan setiap dua minggu berdasarkan waktu aplikasi herbisida hingga 12 minggu setelah aplikasi (MSA) dengan mengukur persentase penutupan gulma, persentase penutupan tanaman dan berat kering (BK) gulma. Pengambilan contoh gulma menggunakan kuadrat 0.5 m x 0.5 m dengan memotong gulma di atas permukaan tanah dan mengeringkannya pada oven 70 °C selama 2 x 24 jam.
Keyword: 

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification