Judul: Pengaruh Penambahan Jenis Sitokinin yang Berbeda Terhadap Respon Pertumbuhan Kalus Lamtoro (Leucaena leucocephala) Tahan Masam pH 3.4.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis dan taraf sitokinin yang optimum untuk pertumbuhan kalus lamtoro tahan masam pH 3.4. Penelitian ini terdiri dari 8 perlakuan dengan 8 ulangan. Masing-masing perlakuan P1: MS+NAA 1.5 ppm+BAP 0.5 ppm; P2: MS+NAA 1.5 ppm+BAP 1 ppm; P3: MS+NAA 1.5 ppm+BAP 1.5 ppm; P4: MS+NAA 1.5 ppm+BAP 2 ppm; P5: MS+NAA 1.5 ppm+Kinetin 0.5 ppm; P6: MS+NAA 1.5 ppm+Kinetin 1 ppm; P7: MS+NAA 1.5 ppm+Kinetin 1.5 ppm; P8: MS+NAA 1.5 ppm+Kinetin 2 ppm. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dan jika berbeda nyata akan diuji lanjut menggunakan analisis Duncan. Analisis ragam menunjukkan parameter pertambahan tinggi dan lebar kalus berbeda nyata pada taraf (P<0.05). Penambahan sitokinin jenis kinetin dengan taraf 1 ppm (P6) paling optimum. P6 memiliki pertumbuhan tinggi dan lebar kalus lamtoro (Leucaena leucocephala) sebesar 0.090 mm dan 0.031 mm warna kalus termasuk dalam kelompok 5 green yellow, tekstur kompak, dengan persentase kontaminasi 0% dan viabilitas kalus 100%.
Keyword: BAP, kinetin, lamtoro, optimum

Judul: Pengaruh Auksin dan Sitokinin terhadap Pertumbuhan Kalus Lamtoro cv Tarramba Toleran Asam Pasca Iradiasi Sinar Gamma.
Abstrak: Pemuliaan tanaman lamtoro dalam bentuk kalus dengan iradisasi sinar gamma diperlukan untuk pengembangan galur baru tanaman yang toleran masam dengan pendekatan mutasi gen secara kultur jaringan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis respon pertumbuhan kalus lamtoro (Leucaena leucocephala cv. tarramba) toleran asam pada 2.4-D (dichlorophenoxyacetic acid) dan optimasi variasi media sitokinin terbaik pada pertumbuhan kalus. Penelitian terbagi menjadi 2 bagian. Penelitian I adalah pertumbuhan kalus mutan putatif pada media 2.4-D dan penelitian II adalah pertumbuhan kalus mutan putatif pada media sitokinin. Rancangan percobaan pada penelitian I adalah rancangan acak lengkap (RAL) berdasarkan perbedaan jenis kalus (kalus kontrol, kalus teradaptasi 100 ppm AlCl3, kalus teradaptasi 200 ppm AlCl3, dan kalus teradaptasi 300 ppm AlCl3). Rancangan percobaan pada penelitian II adalah rancangan acak lengkap (RAL) berdasarkan perbedaan jenis dan konsentrasi media sitokinin (6-benzyl amino purine (BAP) dan kinetin). Formulasi media sitokinin terdapat 13 perlakuan yang terdiri dari M0= MS 0 (Kontrol), M1= 0.5 mg L-1 BAP, M2= 1 mg L-1 BAP, M3= 1.5 mg L-1 BAP, M4= 2 mg L-1 BAP, M5= 0.5 mg L-1 KIN, M6= 1 mg L-1 KIN, M7= 1.5 mg L-1 KIN, M8= 2 mg L-1 KIN, M9= 0.25 mg L-1 BAP + 0.25 mg L-1 KIN, M10= 0.5 mg L-1 BAP + 0.5 KIN, M11= 0.75 mg L-1 BAP + 0.75 mg L-1 KIN, dan M12= 1 mg L-1 BAP + 1 mg L-1 KIN. Perbedaan kemampuan pada adaptasi lamtoro mutan putatif toleran asam hingga cekaman AlCl3 300 ppm memberikan respon pertumbuhan sama baiknya pada media 2.4-D tanpa asam. Kemampuan tumbuh kalus lamtoro mutan putatif teradaptasi asam AlCl3 300 ppm tumbuh dengan baik pada imbangan konsentrasi media sitokinin yang terdiri dari 0.25 mg L-1 BAP + 0.25 mg L-1 KIN (M9). Tekstur remah kalus lamtoro mutan putatif teradaptasi menuju pertumbhan sel somatik embriogenik terbai pada formulasi media sitokinin yang terdiri dari 1 mg L-1 BAP + 1 mg L-1 KIN (M12).
Keyword: kalus, kultur jaringan, lamtoro, mutan putatif, toleran asam

Judul: Pengenalan wajah dengan partisi citra menggunakan VFI5 berbasis histogram
Abstrak: Research in face recognition is motivated not only by the fundamental challenges this recognition problem poses but also by numerous practical applications where human identification is needed. Face recognition, as one of the primary biometric technologies, became more important owing to rapid advances in technologies such as digital cameras, the Internet and mobile devices, and increased demands on security. Face recognition has several advantages over other biometric technologies: It is natural, non intrusive, and easy to use. There are two predominant approaches to the face recognition problem: geometric (feature based) and photometric (view based). A classification algorithm, called VFI5 (Voting Feature Intervals), is developed and applied to problem of face recognition with partition based on histogram. VFI5 represents a concept in the form of feature intervals on each feature dimension separately. Classification in the VFI5 algorithm is based on a real-valued voting. Each feature equally participates in the voting process and the class that receives the maximum amount of votes is declared to be the predicted class. The performance of the VFI5 classifier is evaluated empirically in terms of classification accuracy. Conclusion of this research indicates that VFI5 can be used for face recognition with high accuracy the level.
Keyword: