Pengaruh Pemberian Asam Humat (Berasal dari Batubara Muda) melalui Daun dan Pupuk P terhadap Pertumbuhan dan Produksi Tanaman Tomat (Lycopersicum Esculentum Mill)

Tomat merupakan komoditas sayur penting yang perlu mendapat perhatian dalam penambahan produksinya, untuk menambah keterbutuhan salah satunya adalah dengan penambahan unsur hara dengan cara penambahan asam humat dan pupuk P. Asam humat merupakan senyawa organik yang mengalami proses humifikasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pemberian asam humat dan pupuk P serta interaksinya terhadap pertumbuhan dan produksi tanaman tomat. Penelitian ini dilakukan di rumah kaca dan laboratorium Ilmu Tanah Fakultas Pertanian Universitas Lampung dengan menggunakan Rancangan Acak Kelompok dengan pola faktorial (2 X 5) dengan 3 ulangan. Faktor pertama pemberian pupuk P (P) yaitu p 0 = tanpa pupuk SP-36, p 1 = dengan pupuk SP-36 12 g/polybag. Faktor kedua aplikasi asam humat (H), yaitu: h 0 = 0; h 1 = 50 ; h 2 = 100 ; h 3 = 150 ; h 4 = 200 mg L -1 . Data yang diperoleh diuji dengan uji F dan dilanjutkan dengan uji ortogonal kontas.Hasil penelitian menunjukkan bahwa pertumbuhan dan produksi tanaman tomat dipengaruhi oleh pemberian asam humat dan pupuk P. Pada semua variabel pengamatan pemberian asam humat baik tanpa maupun diberi pupuk P nyata meningkatkan tinggi tanaman, jumlah daun, bobot tomat per butir, dan bobot buah per tanaman meningkat secara linier, sedangkan pada indeks kehijauan daun tidak menunjukkan perbedaan yang nyata. Interaksi antara keduanya nyata meningkatkan tinggi tanaman, jumlah daun, bobot tomat per butir, dan bobot buah per tanaman meningkat secara linier, sedangkan pada indeks kehijuan daun tidak menunjukkan perbedaan yang nyata. Penggunaan asam humat konsentrasi 150-200 mg L -1 akan efektif bila diberikan bersamaan dengan pupuk P

Mt. Kelud haze removal using color attenuation prior

Kelud crater observation using closed-circuit television (CCTV) has not been used as the main guide in the world of volcanology. This is caused by observations manually by volcanologist who is not certain and depends on their ability and experience. In practice, there is still obstacles haze in the image taken from CCTV record. This paper present color attenuation prior method to eliminate haze on the digital image. The results obtained showed that the selected method is capable of eliminating sparse haze and moderate haze but not dense haze

Improving convolutional neural network based on hyperparameter optimization using variable length genetic algorithm for english digit handwritten recognition

Convolutional Neural Networks (CNNs) perform well compared to other deep learning models in image recognition, especially in handwritten alphabetic numeral datasets. CNN's challenging task is to find an architecture with the right hyperparameters. Usually, this activity is done by trial and error. A genetic algorithm (GA) has been widely used for automatic hyperparameter optimization. However, the original GA with fixed chromosome length allows for suboptimal solution results because CNN has a variable number of hyperparameters depending on the depth of the model. Previous work proposed variable chromosome lengths to overcome the drawbacks of native GA. This paper proposes a variable length GA by adding global hyperparameters, namely optimizer and learning speed, to systematically and automatically tune CNN hyperparameters to improve performance. We optimize seven hyperparameters, such as the learning rate. Optimizer, kernel, filter, activation function, number of layers and pooling. The experimental results show that a population of 25 produces the best fitness value and average fitness. In addition, the comparison results show that the proposed model is superior to the basic model based on accuracy. The experimental results show that the proposed model is about 99.18% higher than the baseline model

Kesuburan tanah

xxii+258hlm.;21c