Judul: Respon Pertumbuhan, Anatomi Daun, dan Karakteristik Pembuluh Xilem Batang Bibit Tanaman Kelor (Moringa oleifera L) terhadap Cekaman Kekeringan
Abstrak: Penelitian terkait adaptasi morfologi dan fisiologi tanaman kelor (Moringa oleifera L.) terhadap cekaman kekeringan sudah banyak dilakukan, namun terkait adaptasi anatomi belum banyak dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh cekaman kekeringan terhadap pertumbuhan, perubahan struktur anatomi daun, serta karakteristik pembuluh xilem batang bibit tanaman kelor. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) faktorial, dua faktor dengan tiga ulangan. Faktor pertama ialah interval pengairan. Faktor kedua ialah periode kekeringan. Parameter yang diamati meliputi tinggi, diameter tunas, luas dan jumlah daun, ketebalan daun, jaringan mesofil daun, epidermis atas dan bawah, diameter, kerapatan, luas area dan lumen pembuluh xilem batang. Hasil penelitian menunjukkan cekaman kekeringan pada interval pengairan 7 hari selama 32 hari periode kekeringan dapat menghambat pertumbuhan tinggi dan diameter tunas, luas dan jumlah daun serta berpengaruh nyata terhadap penurunan ketebalan daun, epidermis daun, jaringan mesofil daun, diameter xilem batang, dan kerapatan pembuluh xilem. Perubahan anatomi tersebut mengindikasikan terjadinya proses perubahan ke arah penyesuaian tanaman kelor terhadap cekaman kekeringan.
Keyword: xylem diameter, leaf thickness, xylem density

Judul: Pengaruh Steam Drying terhadap Kualitas Fisik dan Kimia Daun Kelor (Moringa oleifera Lamk).
Abstrak: Kelor merupakan tanaman yang potensial dikembangkan untuk pakan ternak karena memiliki kandungan nutrient yang tinggi. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji pengaruh proses pengeringan terhadap kualitas fisik dan kimia daun kelor (Moringa oleifera Lamk). Penelitian terdiri atas tiga tahap. Tahap pertama merupakan pengukuran penyusutan dan persentase produk akhir daun kelor. Percobaan ini diolah secara deskriptif. Tahap kedua merupakan pengujian kualitas fisik daun kelor. Percobaan ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan pola faktorial 3x3 dan 3 ulangan. Factor A merupakan intensitas lama pengeringan (6, 7, dan 8 jam). Faktor B merupakan ketebalan daun saat pengeringan (1, 2, dan 3 cm). Tahap ketiga merupakan pengujian kualitas kimia daun kelor. Tahap ini menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan tiga kali ulangan dengan perlakuan, yaitu : P1=lama pengeringan 6 jam, P2=lama pengeringan 7 jam, P3=lama pengeringan 8 jam. Data yang diperoleh di analisa dengan menggunakan sidik ragam ANOVA (analysis of Variance) dan jika terdapat perbedaan yang nyata di uji lanjut dengan menggunakan Uji Lanjut Duncan. Peubah yang diamati meliputi : Penyusutan, persentase produk akhir, kadar air, abu, protein kasar (PK), lemak kasar (LK), serat kasar (SK), kerapatan tumpukan, kerapatan pemadatan tumpukan, sudut tumpukan, dan ukuran partikel. Hasil penelitian menunjukkan proses pengeringan berpengaruh nyata (P<0.05) terhadap kerapatan tumpukan, kerapatan pemadatan tumpukan, sudut tumpukan, dan ukuran partikel.
Keyword: Kualitas fisik dan kimia, Moringa oleifera Lamk, steam drying

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: