Full QCD on APE100 Machines

We present the first tests and results from a study of QCD with two flavours of dynamical Wilson fermions using the Hybrid Monte Carlo Algorithm (HMCA) on APE100 machines.Comment: 23 pages, LaTeX, 13 PS figures not include

Analysis of multispectral signatures and investigation of multi-aspect remote sensing techniques

Two major aspects of remote sensing with multispectral scanners (MSS) are investigated. The first, multispectral signature analysis, includes the effects on classification performance of systematic variations found in the average signals received from various ground covers as well as the prediction of these variations with theoretical models of physical processes. The foremost effects studied are those associated with the time of day airborne MSS data are collected. Six data collection runs made over the same flight line in a period of five hours are analyzed, it is found that the time span significantly affects classification performance. Variations associated with scan angle also are studied. The second major topic of discussion is multi-aspect remote sensing, a new concept in remote sensing with scanners. Here, data are collected on multiple passes by a scanner that can be tilted to scan forward of the aircraft at different angles on different passes. The use of such spatially registered data to achieve improved classification of agricultural scenes is investigated and found promising. Also considered are the possibilities of extracting from multi-aspect data, information on the condition of corn canopies and the stand characteristics of forests

CHMM for Discovering Intentional Process Model From Event Logs by Considering Sequence of Activities

An intentional process model is known to analyze processes deeply and provide recommendations for the upcoming processes. Nevertheless, the discovery of intentions is a difficult task because the intentions are not recorded in the event log, but they encourage the executable activities in the event log. Map Miner is the latest algorithm to depict the intentional process model. A disadvantage of this algorithm is the inability to determine   strategies   that   contain   same   activities   with   the different sequence with other strategies. This disadvantage leads failure on the intentional process model. This research proposes an  algorithm for  discovering  an intentional  process  model  by considering the sequence of activities and CHMM (Coupled Hidden Markov Model). The probabilities and states of CHMM are utilized for the formation of the intentional process model. The experiment shows that the proposed algorithm with considering the sequence of activities gets an appropriate intentional process model. It also demonstrates that an obtained intentional  process  model  using  proposed  algorithm  gets  the better  validity  than  an  intentional  process  model  using  Map Miner Method

Pengelompokan Model Proses Berdasarkan Matrik Similaritas Dengan Pendekatan Semantik

Saat ini, pemanfaatan sebuah sistem informasi berorientasi proses pada sebuah organisasi sangat marak dilakukan. Sistem informasi berorientasi proses bertujuan untuk meningkatkan kinerja sebuah organisasi. Dalam sebuah organisasi berskala besar, model proses yang digunakan untuk mendukung bisnis tidak berjumlah sedikit, melainkan dapat mencapai angka ratusan bahkan hingga ribuan. Repositori model proses adalah sebuah media untuk menyimpan model proses dalam sebuah organisasi. Terdapat permasalahan dalam pengelolaan repositori model proses, antara lain proses perhitungan kesamaan model proses yang masih menggunakan pendekatan kesamaan sintaktik. Pendekatan tersebut membuat proses pengelompokan model proses menjadi kurang optimal. Untuk menjawab permasalahan tersebut, pada penelitian ini dilakukan mekanisme pengelompokan model proses berdasarkan kedekatan derajat kesamaan yang dimiliki tiap model proses. Penghitungan derajat kesamaan dilakukan berdasarkan beberapa matrik kesamaan, antara lain kesamaan titik (node), kesamaan struktur, dan kesamaan perilaku (behavior). Serta perhitungan derajat kesamaan dilakukan dengan menggunakan metode kesamaan arti (semantik). Penggunaan metode kesamaan arti dapat meningkatkan nilai compactness pada kelompok yang dihasilkan dari proses clustering

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

The influence of multispectral scanner spatial resolution on forest feature classification

Inappropriate spatial resolution and corresponding data processing techniques may be major causes for non-optimal forest classification results frequently achieved from multispectral scanner (MSS) data. Procedures and results of empirical investigations are studied to determine the influence of MSS spatial resolution on the classification of forest features into levels of detail or hierarchies of information that might be appropriate for nationwide forest surveys and detailed in-place inventories. Two somewhat different, but related studies are presented. The first consisted of establishing classification accuracies for several hierarchies of features as spatial resolution was progressively coarsened from (2 meters) squared to (64 meters) squared. The second investigated the capabilities for specialized processing techniques to improve upon the results of conventional processing procedures for both coarse and fine resolution data

Wheat classification exercise, using 11 June 1973, ERTS MSS data for Fayette County, Illinois (for CITARS task)

The prime emphasis was on classification of pixels in field centers, away from boundary effects. Results were encouraging in both training and test field centers for wheat and other major types of vegetation present. However, the location of fields was found to be a serious problem and it was even more difficult to select field-center pixels for fields of sizes less than 20 acres (or even larger, depending upon field shape) for use in the field-center analysis. The majority of fields in the segment are less than 20 acres in size. ERTS-1 data were received on 12 September 1973. Ground truth information and aerial photography were received on 9 and 15 September. The data were analyzed and processed digitally using the ERIM multispectral software system

Pengaruh Sistem Olah Tanah Dan Aplikasi Herbisida Terhadap Beberapa Sifat Kimia Tanah Pada Tanah Ultisol Di Pertanaman Ubi Kayu(manihot Esculenta Crantz)

Ubikayu (Manihot esculenta Crantz) merupakan sumber bahan makanan ketiga di Indonesia setelah padi dan jagung. Secara umum budidaya ubikayu di Indonesia menggunakan sistem pengolahan tanah intensif dan sistem olah tanah minimum juga dapat digunakan sebagai alternatif lain pengganti olah tanah intensif dan pemberantasan gulma menjadi bagian penting dalam sistem olah tanah minimum.Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh sistem olah tanah dan aplikasi herbisidaterhadap beberapa sifat kimia tanah, serta interaksi sistem olah tanah dan aplikasi herbisida terhadap beberapa sifat kimia tanah pada tanah Ultisol di pertanaman Ubikayu. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Lapang Terpadu dan di Laboratorium Ilmu Tanah, Fakultas Pertanian, Universitas Lampungdari bulan Juni 2014 sampai April 2015. Penelitian ini disusun dari faktorial 2 x 2 dalam Rancangan Acak Kelompok (RAK). Perlakuan terdiri dari 2 faktor. Faktor pertama terdiri dari 2 perlakuan yaitu sistem olah tanah intensif (OTI) dengan simbol T 1 dan olah tanah minimum (OTM) dengan simbol T 0 . Faktor kedua terdiri dari 2 perlakuan yaitu disemprot dengan herbisida dengan simbol H 1 dan tanpa disemprot dengan herbisida dengan simbol H 0 . Data yang diperoleh diuji dengan uji Bartlett, aditivitas data diuji dengan uji Tukey. Jika asumsi terpenuhi datadianalisis dengan sidik ragam dan perbedaan nilai tengah perlakuan diuji dengan uji Beda Nyata Jujur (BNJ) pada taraf 5%.Hasil penelitian menunjukan bahwa sistem olah tanah tidak berpengaruh terhadap C-organik, N-total, P-tersedia, K-dd, pH, dan KTK tanah pada 2 waktu pengambilan sampel tanah yaitu 5 BST – 10 BST, kecuali pada waktu awal pengambilan sampel tanah 2 BST berpengaruh terhadap K-dd tanah. Aplikasi herbisida tidak berpengaruh terhadap C-organik, N-total, P- tersedia, K-dd, pH, dan KTK tanah pada 3 waktu pengambilan sampel tanah (2 BST - 5 BST – 10 BST). Sistem olah tanah dan aplikasi herbisida tidak memberikan interaksi yang nyata terhadap sifat kimia tanah yaitu C-organik, N-total, P-tersedia, K-dd, pH, dan KTK tanah