Judul: Identifikasi hama dan penyakit pada tanaman melati(Jasminum sambac Alt. var. Grand duke of Tuscany) di taman Buah Mekarsari Cileumgsi, Bogor
Abstrak: Tanaman melati (Jasminum sambac) mempunyai prospek yang cukup baik dan potensi produksi yang cukup besar. Usaha pengembangan produksi tanaman hias khususnya melati perlu ditingkatkan karena permintaan pasar baik di dalam dan di luar negeri semakin meningkat seiring dengan peningkatan pendapatan dan kesejahteraan masyarakat. Pada tahun 1991 Indonesia hanya bisa memenuhi 20% permintaan pasar ekspor bunga melati. Dalam suatu bangsa yang berbudaya, bunga memiliki arti dan fungsi yang khusus bagi tata cara kehidupan tradisional mapun agama. Bunga melati dalam kehidupan masyarakat Indonesia telah dimanfaatkan sebagai pengharum, bunga rangkai, bunga tabur, dan pewangi teh. Selain sebagai tanaman hias melati juga dapat digunakan sebagai obat tradisional. Mempertimbangkan daya gunanya (melati dicanangkan sebagai puspa bangsa pada tanggal 5 Juni 1990), maka melati sebagai puspa bangsa berpeluang baik untuk ditumbuh kembangkan melalui agribisnis. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemupukan N dan P terhadap pertumbuhan tanaman melati(Jasminum sambac var. grand duke of tuscany)
Abstrak: Tanaman melati sudah dikenal masyarakat Indonesia dan biasanya dimanfaatkan sebagai tanaman hias. Tanaman melati biasa ditanam sebagai tanaman pagar karena sebagian besar jenis melati tumbuh merambat. Pertumbuhan Jasminum sambac var. 'Grand Duke of Tuscany cenderung tegak dengan ukuran bunga yang lebih besar dan bentuknya yang menarik dibandingkan dengan jenis melati lainnya, sehingga tanaman ini cocok untuk dijadikan tanaman hias dalam pot. Penampilan tanaman hias yang menarik dengan produksi bunganya yang banyak dapat diperoleh dengan tindakan budidaya yang tepat dan intensif, di antaranya adalah dengan pemupukan organik dan anorganik. Penelitian ini bertujuan mendapatkan dosis pemupukan N dan P optimal yang dapat mempercepat pertumbuhan dan pembungaan pada tanaman melati dalam pot. Penelitian dilaksanakan di Taman Buah Mekarsari, Cileungsi (Bogor). Pelaksanaan penelitian dimulai bulan Januari 1996 dan berakhir bulan Juli 1996. Bahan tanaman yang digunakan adalah J. sambac var. 'Grand Duke of Tuscany' hasil cangkokan yang telah berumur 5 minggu. Media tanam yang di- gunakan adalah campuran antara tanah, pupuk kandang, dan sekam dengan perbandingan masing-masing 1:2:3 sebanyak 5 kg media/pot. Setiap perlakuan diberi pupuk KCI sebanyak 1.5 g KCl/pot. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Faktorial dengan 2 faktor. Faktor pertama adalah dosis pupuk N dengan 4 taraf: tanpa pupuk Urea (NO); 3 g Urea/pot (N1): 6 g Urea/pot (N2); 9 g Urea/pot (N3). Sedangkan faktor kedua adalah dosis pupuk P dengan 4 taraf: tanpa pupuk TSP (NO); 1 g TSP/pot (N1); 1.5 g TSP/pot (N2); 2 g TSP/pot (N3). Setiap perlakuan diulang 3 kali dan masing-masing ulangan berisi 3 pot, sehingga ada 48 perlakuan percobaan. Hasil penelitian yang diperoleh adalah perlakuan dosis 6 g Urea/pot mempercepat pemunculan tunas pertama, meningkatkan jumlah cabang, meningkatkan jumlah daun, mempercepat pemunculan bunga pertama, dan menghasilkan bobot kering tanaman yang tertinggi. Perlakuan dosis 2 g TSP/pot mempercepat pemunculan tunas pertama, meningkatkan jumlah cabang, secara umum menghasilkan produksi bunga per minggu yang cukup tinggi, dan menghasilkan bobot kering tanaman yang tertinggi. Kombinasi perlakuan dosis 6 g Urea/pot dan 2 g TSP/pot menghasilkan pertumbuhan tanaman melati yang terbaik. Semakin besar ukuran tinggi tanaman maka semakin sedikit jumlah cabang dan jumlah daun. Pada tanaman yang mempunyai jumlah cabang yang terlalu banyak maka pemunculan bunga pertamanya terlambat. Tanaman melati yang pemunculan bunga pertamanya cepat menghasilkan bunga yang jumlahnya relatif sedikit. Pada tanaman yang mempunyai percabangan yang relatif banyak maka dapat menghasilkan bunga yang jumlahnya juga banyak.
Keyword: 

Judul: Which one use to overcome multicollinearity ? Ridge regression or principal component regression
Abstrak: In multiple linear regression the effect of nonorthogonality of the prediction vectors is to pull the least squares estimates of the regression coefficient away from the true coefficient that one is trying to estimate. Separating the effects of each factor of the regressors has been found to be difficult because of high correlation among independent variables. Although the multicollinearity problem has been recognized by many ways, ordinary least squares is still the main technique used in many fields, but the estimation of regression coefficient can present problems when the data vectors for the predictors are not orthogonal, or in this case are multicollinear. In using ordinary least squares, the regression coefficient may be unstable, too large in absolute value, and incorrect with respect to sign. Introduced biased estimation refer to unbiased one that measure the average closeness to the parameter being estimated corresponding to its mean square error (MSE). Ridge regression and principal component can produce better estimates by its own way than those given by ordinary least squares. It may well be preferred estimator since it will have larger probability of being close to true parameter value. Two of the biased regression methods, ridge regression and principal component regression will be applied into this research and discuss briefly for each of its properties. These methods have its particular idiosyncrasy. The biased regression methods attack the collinearity problem by computationally suppressing the effects of the collinearity. Ridge regression does this correctly by modifying the correlation matrix adding a biased constant driving through nonsingular matrix. Principal component regression attacks the problem by regressing Y on the important principal component and then parceling out the effect of the principal component variables to the original variables. Finally translated back the obtained variables into original variables yield the same sign and nearly the same coefficients for both methods.
Keyword: Regresssion analysis