Judul: Pengaruh aerasi pada ketinggian terhadap bobot, produksi kokon dan penyusutan media cacing tanah
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh aerasi (jumlah lubang pada bak pemeliharaan), ketinggian (tingkat penumpukan), dan interaksi keduanya terhadap bobot, produksi kokon dan penyusutan media cacing tanah (Eisenia foetida). Selain itu, mengamati juga faktor lingkungan seperti suhu, pH, RH media dan ruangan. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap pola faktorial yang terdiri atas 2 faktor yaitu faktor A (lubang) yang terdiri atas 4 taraf (A1= tanpa lubang, A2-24 lubang, A3= 44 lubang, A4-56 lubang) dan faktor B (tingkat) yang terdiri atas 4 taraf juga (B1- tingkat 1-12 cm, B2= tingkat 5-60 cm, A3= tingkat 9-108 cm, A4 tingkat 13-156 cm). Masing-masing perlakuan diulang 2 kali sehingga total pengamatan sebanyak 32 bak. Analisis statistik yang digunakan adalah analisis ragam dan Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan lubang memberikan pengaruh yang berbeda nyata terhadap bobot (semua panen), kokon (panen 1 dan 3), dan berat media (panen 1). Rataan bobot cacing, jumlah kokon, dan susut media tertinggi dicapai A3. Perlakuan tingkat memberikan pengaruh yang berbeda nyata terhadap bobot (panen 1), dan berat media (panen 1 dan 2). Rataan bobot cacing dan susut media tertinggi dicapai B4. Sedangkan rataan jumlah kokon tertinggi dicapai B1. Interaksi antara aerasi (lubang) dan tinggi (tingkat) memberikan pengaruh yang tidak berbeda nyata terhadap bobot, produksi kokon, dan penyusutan media cacing tanah untuk semua panen. Rataan suhu 24,2°C, rataan pH 6,6, dan rataan RH media 69,4% masih sesuai bagi pertumbuhan dan perkembangbiakan cacing tanah. Rataan suhu minimum ruangan pada pagi hari 23,2°C dan sore hari 25,1°C. Rataan suhu maksimum ruangan pada pagi hari 27,3°C dan sore hari 29,4°C. Rataan RH ruangan pada pagi hari 91,4% dan sore hari 85%.
Keyword: cacing tanah

Judul: Pengaruh campuran kotoran rumen sapi dan rumput lapang terhadap bobot tubuh, produksi kokon dan penyusutan sarang pada cacing tanah (Eisenia foetida Savigny)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh berbagai campuran kotoran rumen sapi dan rumput lapang ter- hadap bobot tubuh cacing, produksi kokon, dan penyusutan sa- rang pada pemeliharaan 20 dan 40 hari. Penelitian dilaku- kan di Laboratorium Zoologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam-IPB, Tajur, Bogor. Penelitian berlangsung mulai tanggal 5 Juli sampai dengan tanggal 18 September 1991. Pada penelitian ini kotak sarang yang digunakan seba- gai habitat (tempat hidup cacing) yaitu bata merah ukuran 3 25 X 25 X 15 cm. Perlakuan yang digunakan terdiri dari 4 macam komposisi media campuran kotoran rumen sapi dan rumput lapang, yaitu P₁ (100% kotoran rumen sapi), P2 (75% kotoran rumen sapi + 25% rumput), P3 (50% kotoran rumen sa- pi + 50% rumput), dan P4 (25% kotoran rumen sapi + 75% rum- put). Masing-masing perlakuan terdiri dari 4 ulangan. Se- mua media yang sudah dicampur rata, masing-masing ditanam cacing sebanyak 50 gram (berat bersih). Penyiraman dilaku- kan setiap tiga hari sekali...
Keyword: 

Judul: Signature Identification Using Probabilistic Neural Networks (PNN) With Wavelet Transformation Praprocessing.
Abstrak: Signature identification is a process for identifying a person who has the signature. Nowadays, there are many signature forgeries. A system that can recognize signature patterns is required to overcome these problems. Identification system which is implemented in this research uses Probabilistic Neural Networks (PNN). It works faster than other neural network approaches such as backpropagation because PNN approach only needs one iteration in training process. This research uses 200 images of signatures which consist of 20 signatures of each 10 respondents. This research is divided into two parts which are images without Wavelet decomposition and iamges with Wavelet decomposition. The results of this research are the system using Wavelet decomposition level 2 and level 3 in 4-fold cross validation has 98% accuracy. Different training data causes different test results. The greater the number of training data tends to increase the accuracy. Computation time is faster with the Wavelet decomposition and even faster with the addition of decomposition level. Keyword : Probabilistic Neural Networks (PNN), signature, Wavelet.
Keyword: