Judul: Uji Efektifitas Trichoderma sp. Dan Thiram Benomil Untuk Pengendalian Pythium sp. Penyebab Damping-Off Pada Tomat
Abstrak: Cendawan merupakan organisme yang tidak mempunyai khlorofil, berinti sel, membentuk miselium yang merupakan struktur somatik, dapat berkembang biak secara seksual de- ngan membentuk spora atau secara aseksual dengan membentuk konidia. Dinding selnya terdiri dari selulose atau khitin atau kedua-duanya. Diantara cendawan tersebut ada yang merugikan dan ada pula yang menguntungkan. Cendawan yang merugikan cukup banyak dan umumnya merupakan penyebab pe- nyakit pada tumbuhan, dan cendawan yang menguntungkan cu- kup banyak pula diantaranya digunakan sebagai makanan. Salah satu cendawan yang merugikan adalah Pythium sp. yang dapat menyebabkan penyakit rebah kecambah pada banyak tanaman, antara lain tanaman tomat (Lycopersicum esculen- tum Mill). Rebah kecambah menyebabkan kerugian karena ke- cambah menjadi mati. kecambah ditunjukkan pada pangkal batang kecambah menjadi busuk dan berwarna coklat kehitaman dan kecambah tidak tumbuh sebagaimana mestinya. Gejala rebah kecambah mem- perlihatkan pangkal batang menjadi lunak dan berair, ke- mudian berubah warna menjadi coklat, menggenting dan re- bah. Parameter pengamatan yang dianalisa adalah persen- tase kecambah normal. Penggunaan fungisida Benlate T-20 (benomyl 20% dan thiram 20%) maupun cendawan Trichoderma sp. yang diguna- kan sebagai agen biokontrol tidak menunjukkan fitotoksik pada kecambah tomat. Perlakuan tanah, kombinasi perlakuan fungisida dan perlakuan tanah serta kombinasi perlakuan Trichoderma sp., fungisida dan perlakuan tanah berpengaruh nyata terhadap persentase perkecambahan benih tomat. Penggu- naan fungisida Benlate T-20 pada konsentrasi 1 g/kg benih pada tanah steril dan 2 g/kg benih pada tanah tidak steril meningkatkan persentase perkecambahan normal. Pelapisan benih dengan konidia Trichoderma sp. menunjukkan persen- tase perkecambahan yang lebih tinggi daripada infestasi Trichoderma sp. langsung ke dalam tanah. Tanah tidak steril menunjukkan persentase perkecambahan yang lebih tinggi daripada tanah steril…
Keyword: 

Judul: Matriconditioning plus fungisida nabati untuk mengendalikan cendawan dominan penyebab damping -off pada tomat (Lycopersicon esculentum Mill.)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mendapatkan metode perlakuan matriconditioning plus fimgisida nabati terbaik untuk mengeliminasi patogen penyebab damping-off dalam upaya menyediakan bibit tomat sehat. Benih tomat varietas Arthaloka yang sehat dan benih yang diinokulasi buatan dengan Fusarium sp. digunakan dalam penelitian. Isolat cendawan dominan penyebab damping-off didapat dengan mengisolasi kecambah tomat yang terserang damping-off di persemaian (percobaan 1). Benih yang diinokulasi didapat dengan merendam benih dalam isolat Fusarium sp., sedangkan media tanam yang diinokulasi didapat dengan mencampur media tanam dan media biakan corn meal sand dengan perbandingan 10:l (bh) (Hermatin, 1993) sebagai percobaan 2. Benih yang diinokulasi buatan disemai di media steril untuk diuji mutu fisiologisnya pada percobaan 3.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: