Judul: Inokulasi rhizobium pada centrosema pubescene benth dan pueraria phaseoloides benth yang ditanam di tanah litosol unit dan penelitian peternakan Jonggol
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan di rumah kaca Laborato- rium Agrostologi, Jurusan Ilmu Nutrisi dan Makanan Ter- nak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor mulai bulan Mei sampai Agustus 1990. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pe- ngaruh inokulasi Rhizobium dan pemupukan nitrogen pada 2 jenis leguminosa pakan yaitu sentro (Centrosema pubes- cens Benth) dan puero (Pueraria phaseoloides Benth). Perlakuan pertama adalah jenis tanaman yaitu sentro dan puero. Perlakuan kedua adalah inokukasi Rhizobium yaitu tanpa inokulasi dan diinokulasi. Sedangkan perla- kuan ketiga adalah pemupukan nitrogen dengan 3 taraf pemberian yaitu 0, 200 dan 400 kg urea/ha. Rancangan penelitian yang dipakai adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) pola faktorial 2x2x3 dalam 3 ulangan. Untuk mengetahui pengaruh perlakuan terhadap peubah yang diamati dilakukan analisis keragaman dan untuk mengeta- hui pengaruhtingkat perlakuan dilakukan uji ğarak Duncan dan uji Polinomial Ortogonal. Data yang diperoleh dio- lah dengan menggunakan program komputer Minitab, Msustat dan Lotus 123. Hasil penelitian ini memperlihatkan bahwa pemupukan nitrogen nyata meningkatkan pertambahan tinggi vertikal sentro dan puero (P<0.08). Peningkatan ini terjadi se- cara kuadgatik dengan persamaan regresi Y = 14.60+0.03X- (5.11x10)x2 dan r 0.70. Tanaman dengan dosis pemu- pukan 200 kg urea/ha memberikan pertambahan tinggi ver- tikal yang paling tinggi yaitu 17.75 cm/minggu. Pemu- pukan 400 kg urea/ha memberikan pertambahan tinggi ver- tikal sebesar 16.84 cm/minggu sedangkan tanpa pemupukan hanya 14.60 cm/minggu. Jenis tanaman dan inokulasi Rhi- zobium serta interaksi antar perlakuan tidak berpengaruh terhadap pertambahan tinggi vertikal sentro dan puero. Pengaruh jenis tanaman, inokulasi Rhizobium dan pe- mupukan nitrogen serta interaksi keseluruhan tidak ber- pengaruh nyata terhadap pertambahan jumlah daun sentro dan puero....
Keyword: 

Judul: Pengaruh beberapa cara pengendalian gulma semak terhadap pertumbuhan dan produksi leguminosa sisipan ( Centrosema pubescens Benth. ), di lahan unit pendidikan dan penelitian peternakan Jonggol ( UP3J )
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Lahan Unit Pendidikan dan Penelitian Peternakan Jonggol (UP3J), Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor.selama empat bulan, sejak tanggal 20 Pebruari sampai dengan 27 Juni 1987. Tujuan penelitian ini untuk mempelajari pengaruh peng- endalian gulma semak terhadap pertumbuhan dan produksi ba - han kering Centrosema pubescens Benth.. Perlakuan yang di- gunakan adalah kontrol (tanpa herbisida dan pengolahan ta nah), tanpa pengolahan tanah Herbisida Dicamba 2 kg bahan aktif (ba) per ha, tanpa pengolahan tanah + Herbisida Dicam- ba 4 kg ba per ha, pengolahan tanah (tanpa herbisida), peng- olahan tanah Herbisida Alachlor 1.438 kg ba per ha dan pengolahan tanah Herbisida Diuron 336 kg ba per ha. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan menggunakan 4 ulangan. Untuk membandingkan se- tiap nilai perlakuan digunakan uji jarak Duncans. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan pengendali- an gulma memberikan pengaruh yang nyata (P/0.05) terhadap kepadatan gulma per m² pada minggu ke-2, ke-10, ke-12, ke-14 dan ke-16. Pada minggu-ke-2 sampai dengan minggu ke-12 ti- dak terdapat perbedaan daya berantas terhadap gulma di antar ra perlakuan. Pada minggu ke-14 dan ke-16, kepadatan gulma pada perlakuan pengolahan tanah Diuron nyata (P/0.05) le- bih rendah daripada perlakuan tanpa pengolahan tanah + Dicam- ba 2 kg ba per ha. Populasi Chromolaena odorata nyata (P/0.05) dapat di- tekan perkembangannya dengan perlakuan tanpa pengolahan ta- nah + Dicamba 2 kg ba per ha, tanpa pengolahan tanah + Dicam- ba 4 kg ba per ha, pengolahan tanah, Pengolahan tanah + Ala- chlor dan pengolahan tanah Diuron. Menurunnya populasi C. odorata akibat perlakuan merangsang timbul dan berkembangnya gulma Ageratum sp. Perlakuan pengendalian gulma nyata (P0.05) mempenga- ruhi pertumbuhan daun dan produksi bahan kering Centrosema. Pada minggu ke-16, pertumbuhan daun Centro pada perlakuan tanpa pengolahan tanah + Dicamba (2 kg ba/ha) dan kontrol nyata (1/ 0.05) lebih tinggi darirada tanpa pengolahan ta- nah + Dicamba (4 kg ba/ha). Produksi bahan kering Centro pada perlakuan pengolahan tanah Al chlor nyata (T2 0.05) lebih tinggi daripada tanpa pengolahan tanah Dicamba (4 kg ba/ha).
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: