Judul: Respon Pertumbuhan, Anatomi Daun, dan Karakteristik Pembuluh Xilem Batang Bibit Tanaman Kelor (Moringa oleifera L) terhadap Cekaman Kekeringan
Abstrak: Penelitian terkait adaptasi morfologi dan fisiologi tanaman kelor (Moringa oleifera L.) terhadap cekaman kekeringan sudah banyak dilakukan, namun terkait adaptasi anatomi belum banyak dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh cekaman kekeringan terhadap pertumbuhan, perubahan struktur anatomi daun, serta karakteristik pembuluh xilem batang bibit tanaman kelor. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) faktorial, dua faktor dengan tiga ulangan. Faktor pertama ialah interval pengairan. Faktor kedua ialah periode kekeringan. Parameter yang diamati meliputi tinggi, diameter tunas, luas dan jumlah daun, ketebalan daun, jaringan mesofil daun, epidermis atas dan bawah, diameter, kerapatan, luas area dan lumen pembuluh xilem batang. Hasil penelitian menunjukkan cekaman kekeringan pada interval pengairan 7 hari selama 32 hari periode kekeringan dapat menghambat pertumbuhan tinggi dan diameter tunas, luas dan jumlah daun serta berpengaruh nyata terhadap penurunan ketebalan daun, epidermis daun, jaringan mesofil daun, diameter xilem batang, dan kerapatan pembuluh xilem. Perubahan anatomi tersebut mengindikasikan terjadinya proses perubahan ke arah penyesuaian tanaman kelor terhadap cekaman kekeringan.
Keyword: xylem diameter, leaf thickness, xylem density

Judul: Keragaman Genetik dan Induksi Senyawa Metabolit Tanaman Kelor (Moringa oleifera Lam.) melalui Perlakuan Kekeringan
Abstrak: Tanaman kelor (Moringa oleifera Lam.) merupakan salah satu tanaman yang memiliki kandungan gizi dan senyawa bioaktif yang cukup tinggi dan telah diketahui memiliki sifat farmakologis. Berbagai produk berbahan dasar kelor mulai banyak berkembang di masyarakat terutama di luar negeri, antara lain tepung daun kelor, teh kelor, ekstrak daun kelor, kosmetik, dan industri berbagai macam produk herbal. Tanaman kelor relatif mudah untuk dibudidayakan, dapat diperbanyak dengan stek batang ataupun perbanyakan dari biji, dapat tumbuh baik pada berbagai jenis dan kondisi tanah, serta toleran terhadap kondisi kekurangan air sehingga dapat ditanam di daerah dengan curah hujan rendah. Untuk lebih memaksimalkan potensi tanaman kelor tersebut, bahan tanaman dari bibit terpilih dan teknik budidaya yang tepat untuk optimasi produksi dan kandungan senyawa bioaktif tanaman perlu dikembangkan. Kegiatan penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk pengembangan tanaman kelor melalui seleksi bibit dari berbagai aksesi di Indonesia yang memiliki potensi produksi biomassa dan kandungan senyawa bioaktif yang tinggi dan optimasi kandungan senyawa bioaktif tersebut dengan mengontrol pengairan sebelum panen. Kegiatan penelitian ini dilaksanakan dalam 2 tahap percobaan: 1) Studi keragaman genetik dan seleksi aksesi tanaman kelor dari beberapa pulau di Indonesia berdasarkan potensi produksi biomassa daun dan kandungan senyawa bioaktif yang tinggi; dan 2) Optimasi kandungan senyawa bioaktif tanaman kelor dengan perlakuan kekeringan. Kegiatan tahap 1 menggunakan 10 aksesi tanaman kelor, yaitu aksesi Sumatera, Jawa, Madura, Bali, Lombok, Sumbawa, Sumba, Kalimantan, Sulawesi, dan Papua hasil koleksi dari Bidang Botani Pusat Penelitian Biologi LIPI. Kegiatan ini meliputi identifikasi keragaman tanaman kelor secara molekuler dan morfologi, serta seleksi aksesi tanaman kelor tersebut berdasarkan produksi biomassa dan kandungan senyawa bioaktif (flavonoid) serta aktivitas antioksidannya. Kegiatan tahap 2 merupakan kegiatan optimasi kandungan senyawa bioaktif tanaman kelor dengan perlakuan cekaman kekeringan (Drought Stress) menggunakan aksesi terpilih hasil kegiatan tahap 1. Kegiatan ini terdiri atas perlakuan cekaman kekeringan bertingkat yang diberikan dengan perbedaan interval pengairan (1, 3, dan 7 hari) dengan durasi yang berbeda (8, 16, 24, dan 32 hari sebelum panen) yang bertujuan untuk mendapatkan metode pengairan yang tepat dalam memproduksi senyawa bioaktif flavonoid tanpa menurunkan produksi biomassa yang terlalu besar. Selain itu, perubahan profil metabolit tanaman akibat perlakuan kekeringan juga diamati melalui studi metabolomik dengan metode LC-MS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelor Indonesia cukup beragam yang ditunjukkan oleh tingginya persentase polimorfik (81,40%) yang secara dominan disebabkan oleh perbedaan aksesi (54%). Aksesi Jawa merupakan aksesi yang paling berbeda dibandingkan aksesi-aksesi lain yang menunjukkan persebaran yang sempit. Perbedaan aksesi Jawa dengan aksesi lain utamanya berdasarkan jumlah anak daunnya yang paling banyak namun dengan ukuran yang kecil. Berdasarkan karakter biomassa, aksesi Sumatera dan jawa adalah 2 aksesi tertinggi, namun berdasarkan kandungan senyawa flavonoid total dan aktivitas antioksidannya, aksesi Sumatera merupakan aksesi tertinggi dibanding 9 aksesi yang lain, sehingga aksesi inilah yang digunakan pada penelitian selanjutnya. Pada percobaan kedua, dari semua kombinasi perlakuan yang diberikan, perlakuan cekaman kekeringan dengan interval pengairan 3 hari dengan durasi 16 hari merupakan perlakuan yang paling efektif dan efisien dalam meningkatkan kandungan flavonoid daun kelor yang ditunjukkan oleh nilai Water Use Efficiency berdasarkan kandungan flavonoid (WUEf) yang tertinggi. Hasil analisis fold change juga menunjukkan bahwa perlakuan tersebut dapat meningkatkan kandungan flavonoid sekitar
Keyword: bioactive compounds, genetic diversity, metabolomic, moringa, drought stress

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: