Judul: Pengaruh Zat Penghambat Tumbuh Paclobutrazol Dan Daminozide Terhadap Pertumbuhan Dan Perkembangan Gardenia jasminoides Ellis
Abstrak: Percobaan ini dilakukan untuk mempelajari pengaruh zat penghambat tumbuh (retardan) paclobutrazol dan daminozide terbadap pertumbuhan vegetative dan generatif Gardenia jasminoides Ellis. Dilaksanakan di kebun PT. Pesona Krisan Mas pada bulan Maret-Juli 2001
Keyword: 

Judul: Pengaruh zat penghambat tumbuh paclobutrazol terhadap pertumbuhan dua kultivar mangga (Mangifera indica L.)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pemberian zat penghambat tumbuh Paclobutrazol terhadap penekanan pertumbuhan vegetatif dua kultivar mangga. Penelitian dilakukan di Rumah Kaca Kebun Percobaan IPB Darmaga IV Bogor, berlangsung dari bulan Mei hingga Desember 1991. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok yang disusun secara faktorial dengan 2 faktor dan 6 ulangan. Faktor pertama yaitu pemberian Paclo- butrazol (P) yang terdiri dari 4 taraf, 0 ppm (PO), 500 ppm (P1), 1000 ppm (P2) dan 2000 ppm (P3) atau 0, 0.5, 1 dan 2 gram bahan aktif/l air. Faktor kedua Varietas (V), yaitu Arumanis (V1) dan Gedong (V2) hasil okulasi yang berumur 2 tahun. Aplikasi dilakukan pada saat tanaman berada pada stadium mata tunas istirahat, dengan cara penyi- raman pada tanah di sekitar pangkal batang tanaman. Paclobutrazol menghambat pertumbuhan vegetatif kedua kultivar mangga. Panjang ranting, diameter ranting, jumlah ranting, jumlah daun, luas daun, panjang ruas dan diameter batang berkurang karena perlakuan. Paclobutrazol juga mengurangi panjang akar primer dan akar serabut tanaman mangga. Berat kering daun dan cabang menurun akibat perlakuan, tetapi berat kering batang dan total akar tidak dipengaruhi. Tidak terjadi interaksi antara perlakuan Paclobutrazol dengan Varietas yang digunakan.
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: