Judul: Induksi embriogenesis kentang (solanum tuberosum L.) dengan manipulasi media dan asam-asam amino hidroksil
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh jumlah nitrogen, perbandingan sumber nitrogen reduksi ((NH 4 )2so 4 , L-Aspartat, L-Serin dan L-Treonin) dengan nitrat sebagai nitrogen oksidasi dan bentuk media yang terbaik dalam menghasilkan embriogenesis kentang. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Kultur Jaringan Pusat Antar Universitas Institut Pertanian Bogor. Penelitian ini dilakukan dari bulan Juli 1992 sampai bulan Juni 1993. Percobaan ini terdiri dari : percobaan pendahuluan dan percobaan embriogenesis. Percobaan pendahuluan (induksi kalus) terdiri dari dua seri percobaan. Seri pertama menguji sumber nitrogen (NH4 + dan L-Glutamat) jumlah nitrogen (15 dan 30 mM) dan nisbah N reduksi : N oksidasi (1 : 2; 1 : 3; 1 : 4 dan 1 : 6). Percobaan seri kedua menguji jenis auksin dan sitokinin dalam berbagai taraf. Auksin 2,4 D dan 4-CPA dengan konsentrasi : 0.5; 1.0; 2.0 dan 4.0 mg/1 serta kinetin dan BAP dengan konsentrasi o.o; 0.5; 1.0; 2.5 dan 5.0 mg/1. Percobaan embriogenesis terdiri dari dua tahapan. Tahap la. dan lb. merupakan tahapan induksi kalus, sedangkan tahap 2. merupakan tahap induksi embriogenesis. Percobaan ini terdiri dari tiga faktor, yaitu : sumber nitrogen reduksi ({NH4) 2so4, L-Aspartat, L-Serin dan L-Treonin), jumlah nitrogen (15 dan 30 mM) dan nisbah N reduksi : N oksidasi (1 : 4 dan 1 : 5) . ...
Keyword: Plant stimulants

Judul: Industri embriogenesis somatik kentang (Solanum tuberosum L.) dengan manipulasi asam amino aromatik dan bentuk fisik media
Abstrak: Percobaan pendahuluan bertujuan untuk mengetahui jenis dan konsentrasi auk.sin dan sitokinin, serta jumlah dan perbandingan N reduksi: N oksidasi yang mampu menghasilkan kalus remah dalam jumlah yang banyak. Percobaan embriogenesis bertujuan untuk mengetahui sumber nitrogen reduksi, konsentrasi nitrogen dan nisbah N reduksi ((NH4)2so4, L-Glutamat, L-Triptofan dan L-Tirosin) dengan N oksidasi (KN03) serta bentuk media yang terbaik dalam menginduksi embriogenesis somatik kentang kultivar Red Pontiac dan Katahdin. Percobaan pendahuluan (produksi kalus) terdiri dari dua seri percobaan. Seri pertama menguji sumber N reduksi (NH4+ dan L-Glutamat), jumlah N (15 mM dan 30 mM) dan nisbah N reduksi: N oksidasi (l: 2, l: 3, 1: 4 dan 1: 6). Seri kedua menguji jenis auksin dan sitokinin dalam berbagai taraf konsentrasi. Auk.sin 2,4-D dan 4-CPA dengan konsentrasi : 0.5; 1.0; 2.0 dan 4.0 mg/1 serta kinetin dan BAP dengan dengan konsentrasi: O.O; 0.5; 1.0; 2.5 dan 5.0 mg/1. ...
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: