Judul: Pengaruh takaran urea terhadap kadar nitrogen Azolla sp. di tanah sawah latosol (Oxic Dystropept) Darmaga, Bogor
Abstrak: Tujuan percobaan adalah membandingkan pemberian pupuk urea terhadap kadar nitrogen azolla, NH, genangan azolla. + dan 4 NO3 air Percobaan dilakukan di Rumah Kaca dan Jurusan Bogor, Tanah, Fakultas Pertanian, Laboratorium Institut Pertanian mulai Januari 1995 sampai April 1995. Tahap per- cobaan meliputi pembiakan 20 varietas azolla selama 36 hari, pemilihan 10 varietas azolla lalu dikembangbiakkan selama 20 hari, serta penetapan N total azolla, NH4 NO3 air genangan azolla dengan metode Kjeldahl. + dan yelluckan sumber Percobaan disusun dalam Rancangan Acak Lengkap (RAL) Faktorial dengan dua faktor dan tiga ulangan. pertama adalah takaran urea dengan taraf 0 (NO), 25 Faktor (N1) dan 50 kg N/ha (N2). Faktor kedua adalah varietas azolla yaitu : MP II (A), 017/PDL (B), 02/PPG (C), 028/DRM/BGR (D), 045/SUMUT (E), 015/SB (F), 041/MD (G), 044/SKM/TSK (Η), 014/KPT (1) dan 030/CKP (J). Hasil percobaan menunjukkan bahwa takaran urea 25 dan 50 kg N/ha nyata meningkatkan bobot kering azolla masing- masing sebesar 4.62, 5.19 dan 5.97 gram, N total masing-masing sebesar 2.37, 2.76 dan genangan azolla masing-masing sebesar azolla 3.14%, NH4+ air 1.89, 2.63 dan 2.07 serta NO3 air genangan azolla masing-masing ..dst
Keyword: 

Judul: Keefesinan nitrogen dari urea pada tanaman padi varietas IR-36 terhadap status hara tanah sawah
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari kemungkinan pemanfaatan Azolla sebagai sumber N, dan melihat sampai berapa jauh peranan Azolla dalam menggantikan Urea terhadap status hara tanah sawah pada tanah Latosol Darmaga. Penelitian dilaksanakan di Rumah Kaca dan Laboratorium Jurusan Tanah, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, yang dimulai sejak bulan Nopember 1983 sampai Agustus 1984. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah tanah Latosol Darmaga Bogor yang diambil pada kedalaman 0-20 cm. Padi varietas IR-36 sebagai tanaman uji, Azolla pinnata dan Urea sebagai sumber N. Percobaan ini menggunakan dua taraf pupuk N yang diberikan dua kali. Juga diberikan pupuk dasar meliputi unsur-unsur P, K, Mg, Cu, Zn, B dan Mo dalam bentuk larutan. Sedang parameter tanah yang dianalisis adalah pH H₂O, PH KC1, N-total, P, K, C-organik dan Si. Rancangan yang dipakai adalah rancang- an faktorial acak lengkap 2 X 5 dengan tiga ulangan. Penggenangan menyebabkan perubahan sifat-sifat fisik, kimia dan biologi tanah akibat kelebihan air. Perubahan yang terpenting adalah perubahan zone akar dari kondisi aerobik menjadi kondisi anaerobik. Selain itu penggenangan tanah meningkatkan pH dan ketersediaan beberapa unsur hara. Perlakuan yang diberikan berbeda nyata pengaruhnya terhadap kandungan P-tersedia tanah panen umur 8 MST (minggu setelah tanam), kandungan K-tersedia panen umur 12 MST, kandungan C-organik tanah panen umur 8 MST dan kandungan Si tanah setelah inkubasi, panen umur 8, 12 dan 14 MST. Pada dosis 45 kg N/ha, kombinasi substitusi Urea oleh Azolla pinnata yang terbaik adalah 1/3 dari dosis N berasal dari Azolla pinnata dan sisanya dari Urea. Sedang untuk dosis 90 kg N/ha, kombinasi terbaik dicapai jika 1/2 dari dosis N berasal dari Azolla pinnata.
Keyword: 

Judul: Pengenalan wajah dengan partisi citra menggunakan VFI5 berbasis histogram
Abstrak: Research in face recognition is motivated not only by the fundamental challenges this recognition problem poses but also by numerous practical applications where human identification is needed. Face recognition, as one of the primary biometric technologies, became more important owing to rapid advances in technologies such as digital cameras, the Internet and mobile devices, and increased demands on security. Face recognition has several advantages over other biometric technologies: It is natural, non intrusive, and easy to use. There are two predominant approaches to the face recognition problem: geometric (feature based) and photometric (view based). A classification algorithm, called VFI5 (Voting Feature Intervals), is developed and applied to problem of face recognition with partition based on histogram. VFI5 represents a concept in the form of feature intervals on each feature dimension separately. Classification in the VFI5 algorithm is based on a real-valued voting. Each feature equally participates in the voting process and the class that receives the maximum amount of votes is declared to be the predicted class. The performance of the VFI5 classifier is evaluated empirically in terms of classification accuracy. Conclusion of this research indicates that VFI5 can be used for face recognition with high accuracy the level.
Keyword: