Judul: Pengaruh Lama Penyimpanan dan Jumlah Anak Daun Terhadap Setek Calopogonium caeruleum Hemsl.
Abstrak: Tujuan percobaan ini adalah untuk mempelajari pengaruh lama penyimpanan dan jumlah anak daun terhadap pertumbuhan setek Calopogonium caeruleum. Percobaan dilaksanakan pada bulan September sampai November 1987 di Kebun Percobaan IPB Sindangbarang. Penyimpanan bahan setek dilaksanakan dalam kantong-kan- tong plastik yang ditutup rapat dan diberi bahan pelembab, sedangkan penanaman setek dilaksanakan di bedengan yang berukuran 1.5 m x 5 m. Setek ditanam dengan kedalaman 2.5 cm dan jarak tanamnya 8 x 8 cm. Bedengan diberi sungkup dan naungan. Percobaan ini dirancang secara Petak Terpisah dengan faktor lama penyimpanan sebagai petak utama dan faktor jumlah anak daun sebagai anak petak. Lama penyimpanan terdiri dari empat taraf yaitu O hari, 2 hari, 4 hari dan 6 hari. Faktor jumlah anak daun terdiri dari tiga taraf yaitu 1 anak daun, 2 anak daun dan 3 anak daun. Perlakuan disusun secara faktorial lengkap sehingga terdapat dua belas kombinasi perlakuan dengan tiga kali ulangan... Peubah yang diamati setelah penyimpanan meliputi persen- tase setek hidup, berkalus dan berakar. Sejak minggu kedua
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penggunaan Jenis Bahan Pelembab di Penyimpanan Terhadap Pertumbuhan Berbagai Jenis Bahan Stek Calopogonium caeruleum hemsl
Abstrak: Tujuan percobaan adalah mempelajari pengaruh penggunaan Jenis bahan pelembab di penyimpanan terhadap pertumbuhan berbagai jenis bahan stek C. caeruleum Hemsl. Penyimpanan stek dilakukar di dalam kantong plastik bening yang tertutup rapat yang di dalamnya diberi perlakuan bahan pelembab. Percobaan dilaksanakan pada bedengan di dalam sungkup plastik di bawah naungan, berlangsung di Kebun Percobaan IPB Sindang Barang, Bogor pada bulan Desember 1987 sampai bulan Februari 1988. Stek dengan satu ruas dua buku dan satu daun utuh pada buku atas, ditanam dengan jarak tanam 10 cm x 10 cm. Percobaan dirancang secara Petak Terpisah dengan faktor jenis bahan pelembab sebagai petak utama dan jenis bahan stek sebagai anak petak. Bahan pelembab terdiri atas kertas koran, sabut kelapa, karung goni dan gedebog pisang, sedangkan faktor jenis bahan stek berupa bahan stek pucuk, stek tengah dan stek pangkal. Perlakuan bahan pelembab dapat mempertahankan kesegaran stek secara efektif selama 6 hari di penyimpanan, tetapi tidak berpengaruh nyata terhadap semua parameter yang diamati. Perlakuan jenis bahan stek berpengaruh terhadap berat kering akar, tunas, panjang tunas, jumlah daun dan persentase jumlah stek hidup. Sedangkan jumlah akar dipengaruhi oleh interaksi antar kedua perlakuan. Stek tengah pertumbuhan tunasnya paling cepat dan sistem perakarannya paling baik serta menunjukkan persentase stek hidup yang paling tinggi. Hal ini ditunjukkan dengan panjang tunas, jumlah daun, jumlah akar, berat kering tunas dan akar serta persentase stek hidup paling besar sampai 8 MST. Pada Stek pangkal perakarannya paling buruk dengan jumlah dan panjang akar paling kecil serta menunjukkan keberhasilan stek (persentase stek hidup) yang paling rendah walaupun tidak berbeda nyata dengan stek pucuk. Secara umum bahan pelembab karung goni menunjukkan pengaruh yang relatif paling baik dibandingkan dengan jenis bahan pelemnan lain…
Keyword: 

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: