Judul: Pengaruh Solarisasi Tanah Terhadap Penyakit Tular Tanah Dan Produksi Benih Kacang Tanah (Arachis hypogaea)
Abstrak: Solarisasi tanah rnerupakan salah satu cara pengendalian hayati yang berpotensi dalam pengendalian patogen tular tanah karena kemampuannya mempengaruhi keberadaan patogen baik secara fisik maupun biologi dengan meningkatkan aktivitas mikroba tanah yang dapat berperan sebagai agen antagonis.
Keyword: 

Judul: Uji efektifitas agens antagonis terhadap penyakit layu, Pseudomonas solanacearum E.F. Smith pada kacang tanah, Arachis hypogaea L.)
Abstrak: Salah satu penyakit penting pada tanaman kacang tanah adalah penyakit layu bakteri Pseudomonas solanacearum E.F. Smith. Berbagai upaya pengendalian telah banyak dilakukan, tapi penyakit ini masih menjadi kendala produksi, seperti penggunaan bakterisida yang tidak efektif karena pengaruh senyawa kimia dan sifat fisik tanah, penggunaan varietas resisten yang ketahanannya mudah terpatahkan, serta teknik budidaya yang memerlukan waktu yang cukup lama untuk menurunkan populasi patogen. Oleh karena itu alternatif pengendalian biologi (biokontrol) perlu dipertimbangkan untuk menekan penyakit layu ini. Penelitian ini bertujuan untuk menguji keefektifan antagonisme beberapa agens antagonis pada tanaman kacang tanah. Penelitian dilakukan di Laboratorium Bakteriologi dan Mikologi, Jurusan Hama dan Penyakit Tumbuhan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Uji antagonisme in- vivo dilakukan dengan mengukur intensitas serangan penyakit selama 10 minggu serta menimbang berat basah tanaman dan polong. Uji karaktersistik patogen dan antagonis yang didapat dari hasil reisolasi diuji dengan metode: uji gram, katalase, dihidrolisis arginin, hidrolisis gelatin. oksidasi- fermentasi, dan pewarnaan endospora. ...
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: