Judul: Efektivitas herbisida sistemik terhadap pengendalian teki (Cyperus rotundus L. Pers.) pada pertanaman rumput golf bermuda (Cynodon dactylon var. Tifdwarf)
Abstrak: Gulma di lapangan golf dianggap mengganggu kualitas estetika dan fungsional (playability) padang golf: Gulma-gulma yang sering ditemui di lapangan golf meliputi golongan berdaun lebar, golongan teki dan glongan rumput jenis lain. Banyak lapangan golf di daerah tropis, gulma teki dianggap mempunyai potensi dalam menimbulkan gangguan. Upaya pengendalian gulma teki ini sering memerlukan waktu yang lama dan tidak praktis. Penggunaan herbisida sitemik dengan cara aplikasi yang tepat diharapkan dapat memberikan pemecahan masalah. Percobaan tentang efektivitas herbisida sistemik terhadap pengendalian teki (Cyperus rotundus) pada pertanaman rumput golf Bermuda (Cynodon dactylon var. Tifdwarf) telah dilakukan di kebun pembibitan rumput Karang IV, lapangan golf Pondok Cabe, Kabupaten Tangerang. Pelaksanaan percobaan dilakukan pada bulan Januari hingga bulan Mei 1994. Percobaan dilakukan di lapangan dengan petak berukuran (1 x 1) m², menggunakan rancangan faktorial dengan dua faktor di dalam rancangan acak kelompok, sebanyak tiga kali ulangan. Herbisida sistemik yang digunakan yaitu bentazon 50 g/ha, imazapir 1.5 l/ha, metsulfuron methyl 75 g/ha dan ethyl chlorimuron 1 l/ha. Cara aplikasi yaitu semprot, injeksi dan usap. Hasil percobaan ini menunjukkan bahwa imazapir mampu menekan pertum- buhan gulma teki tetapi meracuni rumput golf Bermuda, bentazon hanya mampu menekan perkembangan penutupan tajuk teki, ethyl chlorimuron menekan teki pada jumlah tunas dan biomassa, metsulfuron methyl tidak mampu menekan pertumbuhan gulma teki. Kecuali dengan herbisida imazapir semua cara aplikasi yang digunakan menunjukkan hasil yang aman untuk tanaman rumput, namun yang paling aman adalah dengan cara usap. Dampak visual akibat pemberian herbisida dan cara aplikasinya adalah terjadi kerusakan pada tajuk rumput, terutama disebabkan oleh jenis imazapir pada semua cara aplikasi. Hal ini menyebakan kualitas visual estetik lapangan golf jauh menurun…
Keyword: 

Judul: Efektivitas herbisida MCPA dan sulfosat untuk mengendalikan gulma pada rumput bermuda evergrren(Cynodon dachtylon L. Pers.)
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mempelajari penggunaan beberapa tingkat dosis herbisida MCPA dan sulfosat untuk mengendalikan gulma pada tanaman rumput Bermuda Evergreen. Percobaan dilakukan di kebun percobaan Cikabayan, Darmaga dan berlangsung dari tanggal 13 Maret sampai dengan 5 Juni 1997. Bahan tanaman yang digunakan adalah tanaman rumput Bermuda varietas Evergreen (Cynodon dactylon L. Pers.) yang telah berumur enam bulan. Herbisida yang digunakan adalah MCPA dan sulfosat. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok dengan tujuh perlakuan, yaitu : MCPA dengan dosis 400 g bahan aktif (b.a.)/ha, 800 g b.a./ha dan I 200 g b.a./ha, sulfosat dengan dosis 480 g b.a./ha, 960 g b.a./ha dan 1 440 g b.a./ha serta kontrol. Setiap perlakuan diulang tiga kali sehingga terdapat 21 satuan percobaan. Setiap satu satuan percobaan berupa petak berukuran 2 m x 2 m. Aplikasi herbisida dilakukan pada awal percobaan dan empat minggu setelah aplikasi pertama dengan menggunakan Micron Herbi dengan nozel kuning. Pengamatan dilakukan terhadap berat kering gulma dominan, berat kering gulma total, penutupan gulma total dan keracunan herbisida terhadap tanaman rumput Bermuda Evergreen. Hasil percobaan menunjukkan bahwa gulma yang dominan di lahan percobaan berturut-turut adalah Axonopus compressus, Eleusine indica, Boreria alata, Paspalum conjugatum, Digitaria longifolia, Mimosa pudica dan Euphorbia hirta. Perlakuan herbisida MCPA dapat menekan pertumbuhan Boreria alata dan Euphorbia hirta tetapi tidak dapat mengendalikan pertumbuhan Axonopus compressus dan Eleusine indica. Perlakuan herbisida MCPA bahkan meningkatkan berat kering gulma total dan penutupan gulma total.
Keyword: 

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification