Judul: Pengaruh zat penghambat tumbuh paclobutrazol terhadap pertumbuhan dua kultivar mangga (Mangifera indica L.)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pemberian zat penghambat tumbuh Paclobutrazol terhadap penekanan pertumbuhan vegetatif dua kultivar mangga. Penelitian dilakukan di Rumah Kaca Kebun Percobaan IPB Darmaga IV Bogor, berlangsung dari bulan Mei hingga Desember 1991. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok yang disusun secara faktorial dengan 2 faktor dan 6 ulangan. Faktor pertama yaitu pemberian Paclo- butrazol (P) yang terdiri dari 4 taraf, 0 ppm (PO), 500 ppm (P1), 1000 ppm (P2) dan 2000 ppm (P3) atau 0, 0.5, 1 dan 2 gram bahan aktif/l air. Faktor kedua Varietas (V), yaitu Arumanis (V1) dan Gedong (V2) hasil okulasi yang berumur 2 tahun. Aplikasi dilakukan pada saat tanaman berada pada stadium mata tunas istirahat, dengan cara penyi- raman pada tanah di sekitar pangkal batang tanaman. Paclobutrazol menghambat pertumbuhan vegetatif kedua kultivar mangga. Panjang ranting, diameter ranting, jumlah ranting, jumlah daun, luas daun, panjang ruas dan diameter batang berkurang karena perlakuan. Paclobutrazol juga mengurangi panjang akar primer dan akar serabut tanaman mangga. Berat kering daun dan cabang menurun akibat perlakuan, tetapi berat kering batang dan total akar tidak dipengaruhi. Tidak terjadi interaksi antara perlakuan Paclobutrazol dengan Varietas yang digunakan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh konsentrasi BAP, KNO3 dan Etephon pada mangga (Mangifera indica L.) yang telah diberi Paclobutrazol
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh pemberian BAP, KNO3 dan Etephon dengan beberapa taraf konsentrasi dari masing-masing zat tersebut terhadap pertumbuhan dan pembungaan tanaman mangga yang telah diberi paclobutrazol dua bulan sebelumnya. Penelitian dilakukan di lapang pada bulan Desember 1994 sampai Mei 1995 di Kebun Percobaan IPB Tajur yang berada pada elevasi 250 m. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok faktor tunggal yaitu konsentrasi dari tiga. jenis zat yaitu BAP 50 ppm, BAP 100 ppm, BAP 200 ppm, KNO3 10 g/l, KNO3 20 g/l, KNO3 40 g/l, etephon 200 ppm, etephon 400 ppm, etephon 800 ppm serta tanaman kontrol (tanpa zat pemecah dormansi). Untuk mengetahui pengaruh paclobutrazol digunakan tanaman cek (tanpa paclobutrazol dan zat pemecah dormansi). Setiap perlakuan diulang lima kali dan satu satuan percobaan terdiri atas satu tanaman. Pemberian paclobutrazol dilakukan pada tanggal 18 Desember 1994 dengan cara disiramkan lewat tanah sebesar satu gram bahan aktif per pohon. Dua bulan setelah diberi paclobutrazol dilakukan penyemprotan BAP, KNO3 dan etephon lewat daun dengan konsentrasi sesuai perlakuan. Masing- masing diaplikasikan tiga kali yaitu pada tanggal 21 Februari 1995, 23 Februari 1995 dan 25 Februari 1995.
Keyword: 

Judul: Pengenalan Suara Bacaan Ayat Alquran menggunakan Model WaveNet
Abstrak: Penelitian ini membuat model pengenalan bacaan Alquran menggunakan WaveNet. Implementasi prototipe aplikasi dilakukan pada platform Android karena potensi penggunanya yang cukup besar, sedangkan model yang dibuat diimplementasikan menggunakan Node.js dan Python. Pendekatan kesamaan yang digunakan untuk menentukan kebenaran suatu bacaan yaitu dengan kesamaan kode fonetik pada teks, sehingga input pengguna berupa suara harus dikonversi menjadi teks terlebih dahulu. Model neural network WaveNet digunakan untuk pengenalan suara, dengan ekstraksi ciri menggunakan mel-frequency cepstral coefficients. Penelitian ini sudah dapat mendeteksi kesalahan bacaan seseorang ketika membaca Alquran pada prototipe aplikasi Android secara realtime. Model yang dihasilkan untuk mengubah suara bacaan Alquran menjadi kode fonetiknya menggunakan WaveNet masih overfitting terhadap data latih. Nilai rataan character error rate untuk data uji pada model terbaik yang berhasil diperoleh yaitu 28%. Prototipe aplikasi yang dihasilkan pada penelitian ini, hanya mampu mengenali bacaan pengguna pada surat Al-Fatihah saja dengan akurasi sebesar 93%.
Keyword: Alquran, deep learning, suara menjadi teks, WaveNet