Judul: Pengaruh Iradiasi Sinar Gamma Terhadap Keragaman Lengkuas Merah (Alpinia Purpurata K. Schum)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah menentukan LD50 lengkuas merah pada kondisi in vivo dan mempelajari pengaruh iradiasi sinar gamma terhadap keragaman lengkuas merah. Penelitian dilaksanakan kebun percobaan di desa Kayumanis, Bogor pada bulan Februari-Juni 2006. Percobaan menggunakan rancangan kelompok lengkap teracak dengan satu faktor berupa dosis iradiasi sinar gamma. Faktor ini terdiri dari 8 taraf, yaitu 0 Gy, 10 Gy, 20 Gy, 30 Gy, 40 Gy, 50 Gy, 60 Gy dan 70 Gy. Tiap perlakuan diulang tiga kali dan masing-masing satuan percobaan terdiri atas tiga tanaman. Bahan tanaman yang dipergunakan berupa tunas aksilar yang sudah berakar. Sebelum pemberian iradiasi, akar tunas aksilar tersebut dibersihkan dari media tanam dan dibungkus dengan kertas koran. Hasil percobaan menunjukkan bahwa LD50 lengkuas merah dalam keadaan in vivo adalah sebesar 32,70 Gy. Pada daun pucuk batang utama dua tanaman dengan dosis lOGy teramati corak warna dengan frekuensi mutan sebesar 33.33%. Keragaman daun tunas samping berupa semburat warna, pengeritingan dan adanya daun dengan ujung terbelah teramati pada tanaman dengan dosis iradiasi 10 Gy dan 20 Gy. Selain itu, pada perlakuan 20 Gy dihasilkan pula tunas samping dengan pertumbuhan yang majemuk. Frekuensi mutan-mutan pada tunas samping ini masing-masing sebesar 100%. Baik Perlakuan lOGy maupun 20 Gy memiliki persentase mutan sebesar 66.67%. Penghambatan tinggi tanaman terbesar dibandingkan dengan kontrol teramati pada perlakuan dosis 50 Gy dan 70 Gy, sementara penghambatan jumlah daun per rumpun terbesar dibandingkan kontrol teramati pada dosis 60 Gy. Pemunculan tunas samping diperlambat oleh iradiasi sinar gamma, kecuali pada dosis 10 Gy.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Radiasi Sinar Gamma Terhadap Keragaman Tanaman Gloksinia (S;Uu;Ugia Speciosa) Dari Eksplan Pucuk Yang Diperbanyak Secara In Vitro
Abstrak: Percobaan ini dilakukan di Laboratorium Kultur Jaringan Jurusan Budidaya Pertanian, Institut Pertanian Bogor dari bulan April sampai Desember 1996 bertujuan untuk mengetahui pengaruh radiasi sinar gamma terhadap keragaman gloksinia (Sinningia speciosa) dari eksplan pucuk yang diperbanyakan secara in vitro. Perlakuan pemberian radiasi sinar gamma bersumber dari atom mes dilakukan di Laboratorium IImu Hayat, Pusat Antar Universitas, IPB. Sedangkan aklimatisasi tanaman dilaksanakan di screen-house Laboratorium Kultur Jaringan, Baranangsiang. Bahan tanaman yang digunakan adalah meristem pucuk tunas gloksinia in vitro. Tunas gloksinia tersebut diberi perlakuan radiasi sinar gamma dengan dosis 0, 10,20, 30 dan 40 Gy. Kemudian eksplan ditanam pada medium dasar Murashige dan Skoog (MS) dengan penambahan IAA 0.1 ppm dan BAP 0.5 ppm selama 7 minggu. Setelah multiplikasi tunas dipindahkan ke media perakaran yaitu media MS dengan penambahan IBA 0.1 ppm selama 4 minggu. Plantlet yang telah berakar diaklimatisasi selama 4 minggu, baru kemudian dipindahkan ke pot sampai tanaman berbunga sempuma. Percobaan ini menggunakan satu faktor perlakuan yaitu dosis radiasi sinar gamma dengan rancangan acak lengkap. Taraf dosis radiasi adalah 0, 10, 20, 30, dan 40 Gray dengan ulangan sebanyak 50 satuan ulangan.
Keyword: 

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: