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 Bioherbisida Berbahan Baku Tepung Umbi Teki (Cyperus rotundus L.) pada Berbagai Formulasi, Dosis, dan Waktu Aplikasi
Abstrak: Cyperus rotundus L. merupakan gulma yang sulit untuk dikendalikan dan dianggap sebagai gulma yang berbahaya karena memiliki kandungan senyawa alelopati. Keberadaan gulma ini di area tanaman budidaya dapat menghambat pertumbuhan dan dapat menurunkan produksi tanaman. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui keefektifan bioherbisida berbahan baku umbi teki pada berbagai formulasi, dosis, dan waktu aplikasi. Penelitian dilakukan di: 1) Laboratorium Pasca Panen, Biomasa dan Spektrofotometri, Fakultas Pertanian, IPB untuk pembuatan ekstrak umbi teki. 2) Rumah Kaca Kebun Percobaan Cikabayan, Fakultas Pertanian, IPB untuk persemaian biji gulma. Penelitian dilaksanakan pada bulan Maret sampai dengan Oktober 2019. Percobaan pertama menguji keefektifan bioherbisida berbahan baku tepung umbi teki (C. rotundus L.) pada berbagai formulasi dan dosis dengan cara aplikasi ditabur dan disemprot. Percobaan kedua untuk mengetahui keefektifan bioherbisida berbahan baku tepung umbi teki (C. rotundus L.) formulasi pellet pada berbagai dosis dan waktu aplikasi dengan cara ditabur. Hasil percobaan menunjukkan bahwa semua formulasi bioherbisida berbahan baku tepung umbi teki efektif menekan perkecambahan. Formulasi pellet merupakan formulasi yang direkomendasikan karena dalam pengaplikasiannya lebih mudah dan efisien. Dosis efektif dalam menekan perkecambahan dan pertumbuhan kecambah gulma Asystasia gangetica, Amaranthus gangeticus, dan Echinocloa crusgalli setara dengan 45.00 kg tepung ha-1. Aplikasi bioherbisida berbahan baku umbi teki formulasi pellet pada dua hari sebelum tanam sampai dengan empat hari setelah tanam efektif dalam menekan perkecambahan dan pertumbuhan semua gulma uji, waktu aplikasi yang terbaik berbeda antar gulma uji.
Keyword: dosis, pellet, waktu, ormulasi

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: