Judul: Peningkatan Keefektifan Larutan Umbi Tepung Teki dengan Penambahan Surfaktan dalam Menekan Perkecambahan Biji Tumbuhan
Abstrak: Hasil-hasil penelitian sebelum ini menyatakan bahwa larutan umbi tepung teki berpotensi sebagai bioherbisida pratumbuh untuk mengendalikan gulma berdaun lebar. Penelitian ini bertujuan mengetahui tingkat konsentrasi larutan tepung umbi teki yang efektif, mencari informasi jenis surfaktan yang efektif digunakan untuk campuran larutan tepung umbi teki dalam menghambat perkecambahan, dan mengetahui interaksi antara larutan umbi teki dengan penambahan surfaktan terhadap perkecambahan biji tumbuhan. Percobaan ini dilakukan pada bulan Februari – April 2019 dilakukan di Green House Kebun Percobaan Cikabayan IPB. Peneliti menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dua faktor dengan tiga ulangan. Faktor pertama yaitu perlakuan Surfaktan yang terdiri dari ���������0 (Tidak memakai surfaktan), ���������1 (Tween 80), ���������2 (TEA), dan ���������3 (NP10) pada konsentrasi 2%. Faktor kedua yaitu perlakuan konsentrasi larutan antara lain ���������0 (kontrol), ���������1 (45 g l−1), ���������2 (90 g l−1) dan ���������3 (135 g l−1). Hasil penelitian menunjukkan bahwa larutan umbi tepung teki berpengaruh nyata terhadap beberapa parameter perkecambahan. Selain menekan persentase benih yang berkecambah, larutan umbi tepung teki dapat menghambat kecepatan tumbuh dan meningkatkan persentase kecambah abnormal. Untuk diimplementasikan di media tanah, konsentrasi yang digunakan masih linier, belum efektif menekan perkecambahan biji tumbuhan. Pada penelitian ini jenis surfaktan yang digunakan tidak dapat meningkatkan keefektifan larutan umbi tepung teki sebagai bioherbisida, Tween 80 lebih baik dibandingkan dengan dua jenis lainnya. Tumbuhan berdaun lebar selada dan Asystasia gangetica lebih peka terhadap perlakuan umbi tepung teki dibandingkan dengan padi.
Keyword: Asystasia gangetic, bioherbisida, Cyperus rotundus, gulma, surfaktan

Judul: Keefektifan Tepung Umbi Teki (Cyperus rotundus L.) dalam Menekan Perkecambahan Biji Gulma Berdaun Lebar dengan Beberapa Konsentrasi dan Waktu Aplikasi
Abstrak: Alelopati gulma teki Cyperus rotundus memiliki potensi untuk dikembangkan menjadi bioherbisida pra-tumbuh pada gulma berdaun lebar. Bagian umbi teki Cyperus rotundus diketahui mengandung senyawa metabolit terbanyak. Penelitian ini bertujuan mempelajari keefektifan tepung umbi teki (Cyperus rotundus L.) sebagai bioherbisida dalam menekan perkecambahan biji gulma berdaun lebar Asystasia gangetica dan Borreria alata. Penelitian dilakukan di Laboratorium Teknologi Benih, Departemen Agronomi dan Hortikultura, Institut Pertanian Bogor dan dilaksanakan pada bulan Februari hingga Mei 2017. Penelitian terdiri atas 2 percobaan. Percobaan pertama yaitu menguji konsentrasi larutan dan waktu aplikasi tepung umbi teki pada gulma Asystasia gangetica di media tanah. Percobaan kedua menguji konsentrasi dan waktu aplikasi tepung umbi teki pada gulma Borreria alata di media tanah. Kedua percobaan menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 2 faktor dan 3 ulangan. Faktor pertama yaitu perlakuan konsentrasi tepung umbi teki 0, 200 dan 400 g L-1. Faktor kedua yaitu perlakuan waktu aplikasi penyemprotan yang terdiri atas 0, 2, 4 dan 6 hari setelah semai (HSS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin tinggi konsentrasi larutan tepung umbi teki, maka perkecambahan biji gulma Asystasia gangetica dan Borreria alata akan semakin tertekan. Waktu aplikasi terbaik untuk menekan perkecambahan biji gulma Asystasia gangetica yaitu pada hari ke-0 setelah semai, sedangkan waktu aplikasi terbaik untuk gulma Borreria alata yaitu pada hari ke-2 setelah semai.
Keyword: Alelopati, Asystasia gangetica, Borreria alata, waktu aplikasi

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: