Judul: Pengaruh terhadap pertumbuhan, serapan beberapa unsur hara dan produksi padi gogo pada podsilik merah kuning dari jasinga
Abstrak: Percobaan rumah kaca bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengapuran terhadap pertumbuhan, serapan beberapa unsur hara dan produksi tanaman padi gogo. Penelitian dilakukan dalam dua unit percobaan. Unit pertama bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengapuran terhadap bobot kering tanaman dan serapan N, P, K, Ca dan Mg tanaman yang dipelihara selama 60 hari. Unit kedua bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengapuran terhadap pertumbuhan dan produksi tanaman yang dipelihara sampai kering panen. Pot-pot plastik yang digunakan masing-masing berisi tanah 6 kg berat kering oven 105°C (BKO). Tanaman indi- kator yang digunakan adalah varietas IR-36. Lima dosis kapur setara dengan 0, 0.5, 1.0, 1.5 dan 2.0 me Al-dd. Pada tanah Podsolik Merah Kuning dari Jasinga, penga- puran setara dengan 1.0, 1.5 dan 2.0 me Al-dd tidak diperlukan untuk meningkatkan pertumbuhan dan produksi tanaman padi gogo varietas IR-36. Pengapuran setara dengan 0.5 me Al-dd cenderung menurunkan pertumbuhan dan produksi tanaman, walaupun tidak nyata. Pemberian kapur tidak berpengaruh terhadap kadar N tanaman, tetapi pada dosis 1.5 dan 2.0 me Al-dd nyata me- naikkan persentase kadar Ca tanaman. Kadar K tanaman cen- derung menurun. Sedangkan kadar P dan Mg tanaman cenderung menurun sampai dosis 1.0 me Al-dd, setelah itu cenderung naik sesuai dengan meningkatnya dosis kapur. Pengapuran setara dengan 1.0, 1.5 dan 2.0 me Al-dd nyata menurunkan serapan N, P, K dan Mg tanaman, sedangkan dosis kapur setara dengan 0.5 me Al-dd tidak nyata menurun- kan serapan N, P, dan K tanaman, tetapi nyata dalam serapan Mg tanaman. Pengapuran tidak nyata berpengaruh terha- dap serapan Ca tanaman.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pengapuran dan pemberian bahan organik terhadap pertumbuhan dan produksi padi varietas IR-50 pada podzolik merah kuning dari jasinga
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pe- ngapuran dan pemberian bahan organik berupa kotoran ayam broiler terhadap pertumbuhan dan produksi padi IR-50 seba- gai padi gogo. Sehubungan dengan tujuan tersebut maka dilakukan per- cobaan pengapuran dengan 3 taraf dosis yaitu 0.00, 0.75 dan 1.50 kali aluminium dapat ditukar dan 4 taraf penam- bahan bahan organik yaitu 0.0, 37.5, 75.0 dan 112.5 gram per pot pada Podzolik Merah Kuning Jasinga. Pupuk dasar yang digunakan adalah: 200 ppm N berupa (NH4)2504, 100 ppm P (KH2PO4), 200 ppm K (KC1), 5 ppm Zn (ZnSO4.7H2O) dan 5 ppm B (Na2B407). Rancangan percobaan yang digunakan ada- lah Rancangan Acak Lengkap Faktorial dengan tiga ulangan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa pengapuran berpe- ngaruh nyata pada tinggi tanaman, jumlah anakan dan jumlah gabah tiap malai. Pengaruh pengapuran terhadap tinggi tanaman pada awal pertumbuhan dapat bersifat menghambat, tetapi untuk masa pertumbuhan selanjutnya perlakuan pengapuran dapat mening- katkan tinggi tanaman. Jumlah anakan umumnya terhambat...
Keyword: 

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: