Judul: Analisis log-logistik untuk menggambarkan hubungan dosis-respon herbisida pada tiga jenis gulma
Abstrak: Gulma merupakan salah satu masalah dalam dunia tumbuh-tumbuhan. Salah satu pengendalian gulma yaitudengan menggunakan herbisida. Hubungan dosis herbisida dengan gulma membentuk suatu kurva dosis-respon yang sigmoid. Pada gulma, respon yang diamati berupa bobot kering yang dinyatakan sebagai persentase Kematian Perlakuan Murni (%KPM). Karena peubah responnya kontinu, maka digunakan analisis Log-Logistik untuk memodelkan kurva dosis -respon tersebut. Pada penelitian ini terdapat dua jenis herbisida, yaitu 2,4D dan Glifosat dengan enam taraf dosis yang diberikan pada gulma Brachiaria paspaloides, Cyperus rotundus, dan Synedrella nodiflora. Berdasarkan uji kesesuaian model, model yang sesuai pada herbisida 2,4-D adalah model untuk gulma Brachiaria paspaloides dan Cyperus rotundus. Sedangkan pada herbisida glifosat, model yang sesuai adalah model untuk gulma Brachiaria paspaloides dan Synedrella nodiflora. Model yang sesuai tersebut dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan dosis-respon antara dosis herbisida dengan gulma. Apabila dilihat kesejajaran antara kurva dosis-respon tersebut, diperoleh model dengan respon pada kontrol (parameter D) dan slope atau laju kematian gulma (parameter b) yang sama bagi masing-masing gulma. Untuk herbisida 2,4-D nilai parameter D sebesar 0 dan parameter b sebesar 1.2009, sedangkan untuk herbisida Glifosat nilai parameter D sebesar 0 dan parameter b sebesar 1.5432. Dosis efektif (150) herbisida 2,4-D dengan tingkat kepercayaan 95% bagi gulma Cyperus rotundus dan Synedrella nodiflora masing-masing berada pada selang 92.17 g ai/ha sampai 342.30 g ai/ha dan 84.51 g ai/ha sampai 394.00 g ai/ha. Sedangkan pada herbisida Glifosat, nilai Is untuk gulma Brachiaria paspaloides dan Synedrella nodiflora dengan tingkat kepercayaan 95% masing- masing berada pada selang 111.40 g ai/ha sampai 230.40 g ai/ha dan 155.20 g ai/ha sampai 369.60 g ai/ha.
Keyword: 

Judul: Studi tipe campuran herbisida lutop 250/125 SL (Gliofosat + 2,4-D) terhadap gulma, Cyperus rotundus L, Brachiaria puspaloides (Presl) C.E. Hubb, dan Synedrella nodiflora (L.) Gaertn
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di rumah kaca dan laboratorium Pest & Disease Management SEAMEO BIOTROP, Tajur, dan laboratorium Morfologi dan Anatomi Tumbuhan, Departemen Biologi FMIPA IPB, mulai bulan Maret sampai Agustus 2005. Penelitian ini bertujuan menguji sifat camp uran glifosat dan 2,4-D dengan rasio 1:0.5 yang diaplikasikan terhadap gulma S. nodiflora, B. paspaloides, dan C. rotundus, dan untuk mengetahui pengaruh morfologi daun (stomata dan trikoma) terhadap aktivitas herbisida. Biji gulma ditanam dalam wadah gelas plastik berukuran 220 ml yang berisi media tumbuh terdiri dari campuran tanah dan kasting (1:2) yang telah dioven pada suhu 110oC selama 48 jam. Setelah umur empat minggu, gulma yang telah tumbuh disemprot herbisida dengan dosis glifosat : 0, 60, 120, 240, 480, 960 g ai/ha; 2,4-D : 0, 50, 100, 200, 400, 800 g ai/ha; dan lutop : 0, 46.9, 93.8, 187.5, 375, 750 g ai/ha, masing-masing diulang empat kali. Pada hari ke tujuh gulma dipanen dan ditimbang bobot keringnya, dipisahkan bagian yang segar dan mati, dan dioven pada suhu 80oC selama 24 jam. Data bobot segar yang diperoleh diolah dengan menggunakan regresi nonlinier SAS PROC NLIN untuk mendapatkan nilai I50 perlakuan. Sedangkan untuk menentukan I50 harapan digunakan Additive Dose Model (ADM).
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: