Judul: Pengaruh mulsa dan kedalaman tanam terhadap pertumbuhan dan produksi kedelai (Glycine max L. Merr.)
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui jumlah mulsa dan kedalaman tanam dan interaksi keduanya yang memberikan pengaruh terhadap pertumbuhan dan produksi tanaman kedelai. Penelitian dilakukan dalam musim kemarau setelah padi sawah di daerah Rambatan Sumatera Barat yang curah hujan tahunannya rendah yaitu rata-rata l, 732 mm. Percobaan menggunakan Rancangan Acak Kelompok yang disusun secara faktorial pada 9 perlakuan dan 4 ulangan. Perlakuan yang diuji adalah tiga taraf pemberian mulsa yaitu o, 6 dan 12.ton/ha serta tiga taraf kedalaman tanarn yaitu 1, 3 dan 5 cm. Peningkatan pemberian mulsa dari O ton/ha menjadi 12 ton/ha meningkatkan pertumbuhan vegetatif pada berbagai kedalaman tanam yaitu tinggi tanaman, luas daun serta berat kering tanaman. Pada pertumbuhan generatif peningkatan pemberian mulsa dari O ton/ha menjadi 12 ton/ha meningkatkan pula bobot kering biji, jumlah polong yang bernas, indeks panen, indeks biji, kadar protein, kadar air tanah kedalaman O - 5 cm serta kedalaman O - 10 cm. Produksi biji kering terendah 3.72 kuintal/ha pada tanpa mulsa dan kedalaman tanam 1 cm. Produksi biji kering tertinggi 10.sa kuintal/ha pada pemberian mulsa 12 ton/ha dan keda- laman tanam 1l cm. Hubungan antara pemberian mulsa dengan pertumbuhan vegetatif dan generatif serta kadar air tanah adalah linier positif, kecuali texhadap _indeks panen berbentuk kuadratik. Peningkatan kedalaman tanam dari 1 cm menjadi 3 cm berpengaruh pola terhadap tinggi tanaman, luas daun, berat kering tanaman, indeks biji. dan_ kadar protein. Hubungan antara kedalaman tanam dengan tinggi tanaman adalah linier positif dan kadar protein adalah - linier- negatif 9 sedangkan terhadap luas daun dan berat kering tanaman serta indeks biji adalah kuadratik. Interaksi pemberian mulsa dan kedalaman tanam berpengaruh nyata terhadap tinggi tanaman, luas daun, dan indeks biji.
Keyword: 

Judul: Pengaruh mulsa dan fosfor terhadap pertumbuhan dan produksi tanaman kedelai (Glycine max (L.) Merrill)
Abstrak: Produksi kedelai tiap satuan luas di Indonesia masih rendah. Kendala utama peningkatan produksi adalah keter- sediaan hara dan air. Percobaan ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh mulsa, pupuk fosfor dan kombinasinya terhadap pertumbuhan, produksi tanaman, berat kering gulma dan kadar air tanah serta kadar P Jaringan tanaman. Percobaan dilaksanakan di KP Kima Atas Balal Penelitian Kelapa (BALITKA) Manado. Jenis tanah alluvial dan tinggi 80 medpl dengan tipe iklim A. Kedelai varietas Lokon ditanam pada tanggal, 5 Mei 1992 berakhir 24 Juli 1992. Percobaan kelompok disusun secara petak terpisah. Perlakuan petak utama adalah mulsa dari jerami padi yakni 0; 4; 8 dan 12 ton mulsa har1. Perlakuan anak potak adalah dosis pupuk fosfor yakni 0; 50; 100: 150 kg per hari. ...
Keyword: 

Judul: Pengenalan wajah dengan partisi citra menggunakan VFI5 berbasis histogram
Abstrak: Research in face recognition is motivated not only by the fundamental challenges this recognition problem poses but also by numerous practical applications where human identification is needed. Face recognition, as one of the primary biometric technologies, became more important owing to rapid advances in technologies such as digital cameras, the Internet and mobile devices, and increased demands on security. Face recognition has several advantages over other biometric technologies: It is natural, non intrusive, and easy to use. There are two predominant approaches to the face recognition problem: geometric (feature based) and photometric (view based). A classification algorithm, called VFI5 (Voting Feature Intervals), is developed and applied to problem of face recognition with partition based on histogram. VFI5 represents a concept in the form of feature intervals on each feature dimension separately. Classification in the VFI5 algorithm is based on a real-valued voting. Each feature equally participates in the voting process and the class that receives the maximum amount of votes is declared to be the predicted class. The performance of the VFI5 classifier is evaluated empirically in terms of classification accuracy. Conclusion of this research indicates that VFI5 can be used for face recognition with high accuracy the level.
Keyword: