Judul: Respon Anatomi Daun dan Parameter Fotosintesis Tumbuhan Padi gogo, Caisim, Echinochloa crussgalli.L., dan Bayam pada Berbagai Cekaman Kekeringan
Abstrak: Peningkatan suhu udara atmosfir diduga akan sangat mempengaruhi iklim global dunia, seperti kemungkinan meningkatnya frekwensi dan tingkat kekeringan di beberapa belahan bumi khususnya Asia dan Afrika. Keadaan ini mempengaruhi pertumbuhan tanaman dan bahkan dapat menurunkan produksi pertanian tadah hujan seperti menurunnya produksi beras, sehingga dapat menimbulkan kerawanan pangan. Secara fisiologi ada perbedaan yang menyolok antara tumbuhan C3 dan C4 dalam menghadapi kekeringan. Pada tumbuhan C3 apabila stomata menutup akibat kekeringan, maka laju fotorespirasi meningkat, namun laju fotosintesis menurun. Berbeda dengan tumbuhan C4 yang memiliki metabolisme reduksi CO2 di ruang mesofil daun oleh PEP karboksilase. PEP karboksilase mengubah fosfoenol piruvat (PEP) menjadi senyawa berkarbon empat, sehingga PEP karboksilase tidak dapat mengikat O2 di ruang mesofil. Sementara aktivitas Rubisco di sel seludang pembuluh relatif tinggi konsentrasi CO2-nya. Tingginya konsentrasi CO2 di sel seludang pembuluh menyebabkan fotorespirasi pada tumbuhan C4 sangat rendah. Hal tersebut memungkinkan tumbuhan C4 yang relatif lebih tahan terhadap kekeringan dibanding tumbuhan C3.
Keyword: 

Judul: Perubahan Fisiologi, Fotosintesis, dan Struktur Anatomi Tanaman C3 dan C4 Akibat Cekaman Kekeringan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan fisiologi, fotosintesis, dan struktur anatomi daun tanaman C3 dan C4 akibat cekaman kekeringan. Tanaman padi (C3), Echinochloa (E. crusgalli) dan alang-alang (Imperata cylindrica) (C4), ditumbuhkan dalam polybag dan disiram secara teratur hingga mencapai umur enam minggu, kemudian diberi perlakuan cekaman kekeringan selama enam hari dan disiram kembali untuk dilihat respon penyembuhannya. Selama cekaman kekeringan, tanaman diamati karakter fisiologi, fotosintesis, dan struktur anatomi daun. Pengamatan struktur anatomi daun dilakukan menggunakan mikroskop cahaya dan mikroskop transmisi elektron (TEM). Perlakuan cekaman kekeringan selama enam hari, nyata menurunkan status air media dan daun ketiga tanaman, tinggi tanaman, dan jumlah daun tanaman alang-alang dan padi, tetapi tidak menurunkan tinggi tanaman, jumlah daun, dan anakan tanaman Echinochloa. Cekaman kekeringan nyata menurunkan kadar air relatif daun tanaman dan nilai parameter fotosintesis yang didasarkan pada nilai qP pada tanaman Echinochloa dan padi, namun tidak pada alang-alang. Walaupun demikian cekaman kekeringan selama enam hari menyebabkan penurunan nilai Fv/Fm ketiga tanaman. Cekaman kekeringan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap struktur umum anatomi daun ketiga tanaman, tetapi berdasarkan pengamatan dengan TEM cekaman kekeringan meningkatkan secara nyata jumlah kloroplas sel seludang pembuluh tanaman Echnochloa, dan meningkatkan secara tajam jumlah pati pada sel mesofil tanaman padi serta sel mesofil dan sel seludang pembuluh tanaman Echinochloa.
Keyword: 

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: