Judul: Pengaruh inokulasi cendawan mikoriza arbuskula(CMA), fosfor dan silikon terhadap pertumbuhan tanaman padi gogo pada ultisol Jasinga
Abstrak: Bilindungi Undang- ak cipta Padi gogo merupakan alternatif sumber beras potensial mengingat kontribusi terhadap produksi beras nasional masih rendah (sekitar 5.5%) dan tingkat produktivitas rata-rata sekitar 2.27 ton/ha, (Biro Pusat Statistika, 1999). Dilain pihak potensi lahan kering untuk tanaman padi gogo masih tersedia sangat luas. Ultisol merupakan bagian lahan kering terluas di Indonesia dengan berbagai permasalahannya, terutama yang berkaitan dengan kemasaman dan kesuburannya. Serangkaian percobaan telah dilakukan dengan Rancangan Acak Lengkap Faktorial, tiga faktor dengan tiga kali ulangan dengan mengunakan Ultisol yang berasal dari Jasinga, Bogor. Cendawan Mikoriza Arbuskula (CMA) dalam bentuk pupuk bio Mycofer digunakan sebagai faktor pertama dengan dosis tanpa inokulasi CMA (M0) dan dengan CMA (M1) (20g/5kg). Fosfor (P) sebagai faktor kedua dalam bentuk SP 36 diberikan dalam tiga taraf yaitu tanpa P (PO), 98 ppm P (P1) dan 196 ppm P (P2). Sedangkan Silikon (Si) dalam bentuk Waterglass (Na2SiO3) sebagai faktor ketiga diberikan dalam tiga taraf yaitu tanpa Si (Si 0), 1/2xAl-dd (Si 1) dan 1xAl-dd (Si 2). Sebagai tanaman indikator digunakan padi Varietas Cirata. Percobaan ini dilakukan di Rumah Kaca dan Laboratorium Kimia Departemen Tanah dan Laboratorium Bioteknologi Hutan, Pusat Penelitian Bioteknologi IPB dari bulan September 2004 sampai dengan April 2005. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh CMA, fosfor dan silikon terhadap pertumbuhan, produksi dan kadar hara tanaman padi gogo pada Ultisol Hasil Penelitian menunjukkan Inokulasi CMA meningkatkan meningkatkan kadar P, N dan K daun bendera, yang selanjutnya. Inokulasi CMA juga meningkatkan bobot gabah sebesar 27.6%. Inokulasi CMA dalam kombinasi dengan pemupukan P dan Si meningkatkan jumlah tanaman dan jumlah malai terutama pada perlakuan tanpa P, dan meningkatkan bobot brangkasan. Persen kolonisasi akar menurun dengan meningkatnya dosis pupuk P...
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemberian silikat dan fosfat pada oxisol terhadap ketersediaan dan kandungan hara padi gogo
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pemberian si!ikat (Si) dan fosfat (P) pada Oxisol terhadap P tersedia, alumunium (Al), besi (Fe), dan mangan (Mn) yang dapat dipertukarkan dalam tanah serta kelarutan Si tanah. Kemudian untuk mengetahui pengaruh pemberian Si dan P terhadap kandungan P, Al, Fe, Mn dan Si dalam tanaman padi gogo. Di samping itu juga bertujuan untuk mengetahui pengaruh Si dan P terhadap produksi padi gogo. Penelitian dilaksanakan di Rumah Kaea dan Laboratorium Ilmu Tanah Fakultas Pertanian Unand, Padang serta Laboratorium Tanah dan Tanaman Ballitan Sukarami, Solak. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah tanah Oxisol dari Padang Siantah, Kecamatan Luhak, Kabupaten 50 Kata, Propinsi Sumatera Barat. Silikat yang digunakan adalah kalsium silikat (CaSi03) dan P dari TSP. Seluruh pot percobaan diberi pupuk dasar Urea dan KC]. Benih padi gogo yang digunakan adalah varietas Laut Tawar. Penelitian berlangsung selama 5 bulan yaitu dari bulan September 1992 sampai dengan Januari 1993. Percobaan berbentuk faktorial 4 x 4 dalam Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 3 ulangan. Faktor I adalah 4 takaran P (O; 20; 40; dan 60 ppm P) dan faktor II adalah 4 takaran Si (0, 50, 100 dan 150 ppm). /Hasil penelitian menunjukkan bahwa apabila dibandingkan dengan kontrol peningkatan pemberian P dari 20 sampai 60 ppm dan Si dari 50 sampai 150 ppm pada Oxisol dapat meningkatkan kandungan P tersedia, P potensial dan kelarutan Si dalam tanah secara nyata serta menekan Al, Fe, dan Mn dapat dipertukarkan. Di samping itu juga dapat meningkatkan kandungan P dan Si dalam tanaman serta bobot kering tanaman pada umur 50 hari. ...
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: