Judul: Pengaruh Trass dan Pupuk Fosfor terhadap Produksi Padi serta Perubahan Sifat Kimia Tanah Sawah
Abstrak: Indonesia adalah salah satu negara yang mengkonsumsi beras tertinggi di dunia. Lahan sawah sebagai sumber utama penghasil beras saat ini semakin berkurang akibat konversi lahan pertanian ke non pertanian. Banyak unsur hara dari dalam tanah sawah yang keluar melalui panen, salah satunya adalah Si.Trass adalah salah satu bahan yang mengandung banyak silika sehingga berpotensi sebagai bahan yang dapat meningkatkan silika di dalam tanah. Percobaan dalam rancangan Acak Lengkap Faktoral dua faktor telah dilakukan dengan faktor pertama adalah Trass/Trass Bakar sebagai sumber Si dan faktor kedua adalah pupuk P dengan sumber SP36. Trass/Trass Bakar diberikan dalam 3 taraf yaitu tanpa Trass/Trass Bakar, 1.25% bobot tanah (90 g/pot) dan 2.5% bobot tanah (180 g/pot) dengan pot berberat 7 kg tanah BKM. Fosfor diberikan dalam 3 taraf yaitu tanpa P, 0,45 g/pot dan 0,9 g/pot dalam bentuk SP36. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan Trass dan Trass Bakar serta pemberian pupuk P dengan SP36 nyata meningkatkan tinggi tanaman, jumlah anakan dan bobot gabah. Serapan Si padi tergantung pada sumber Si yang ditambahkan. Penambahan Si ke dalam tanah meningkatkan serapan P diduga, akibat peningkatan ketersediaan P.
Keyword: Trass, fosfor, silikon, padi

Judul: Pengaruh Kombinasi Pupuk Daun Silika dan Pupuk NPK terhadap Pertumbuhan dan Produksi Padi Sawah
Abstrak: Beras merupakan makanan pokok bagi mayoritas penduduk Indonesia. Namun, kemampuan Indonesia dalam menyediakan beras bagi penduduknya belum memadai. Salah satu cara untuk mengimbangi peningkatan kebutuhan beras adalah dengan meningkatkan produktivitas lahan yang dikenal sebagai intensifikasi. Intensifikasi pertanian diarahkan pada perbaikan seluruh sistem pertanian salah satunya segi kesuburan tanah. Kebutuhan hara padi tidak hanya unsur makro dan mikro esensial tetapi juga unsur yang menguntungkan seperti Silikon (Si). Kurangnya Si tersedia dalam tanah sawah diduga merupakan salah satu penyebab stagnasi produksi padi di Jawa dan daerah lainnya di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pupuk daun silika dan pupuk NPK terhadap pertumbuhan dan produksi, serta serapan Si pada padi sawah. Hasil penelitian menunjukkan pupuk daun silika secara tunggal nyata meningkatkan jumlah anakan, dan meningkatkan bobot GKP, kadar P jerami dan serapan Si walaupun secara statistik tidak nyata. Namun, pupuk daun silika berpotensi menurunkan kadar K jerami yang diduga karena kandungan Na pada pupuk daun Si menekan serapan K. Perlakuan pupuk NPK secara tunggal nyata meningkatkan tinggi tanaman, jumlah anakan, jumlah malai, GKP, kadar P dan K jerami, serta serapan Si. Interaksi kedua perlakuan nyata meningkatkan tinggi tanaman, jumlah anakan, dan jumlah malai.
Keyword: intensifikasi, jerami, silikon

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: