Judul: Fenologi pembungaan dan pembuahan tanaman iies-iles (Amorphophallus muelleri Blume)
Abstrak: Umbi iles-iles mengandung glukomannan yang mempunyai nilai penting. Penelitian ini bertujuan 1) untuk mempelajari pengaruh bobot umbi yang ditanam terhadap persentase pembungaan, ukuran bunga, jumlah buah dan biji setiap tongkol bunga, 2) Mencari konsentrasi KNO3 dan H2O2 serta lama perendaman yang tepat dalam pematahan dormansi benih, dan 3) Mengetahui pengaruh pematahan dormansi terhadap jumlah tanaman, bobot dan bentuk umbi iles-iles. Penelitian dilaksanakan di Kebun percobaan IPB Darmaga Bogor pada bulan Septemebr 2002 sampai Nopember 2003.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pupuk P dan K terhadap pertumbuhan tanaman iles-iles, Amorphophallus muelleri Blume
Abstrak: Fosfor dan Kalium merupakan unsur hara makro yang sangat dibutuhkan oleh tanaman. Unsur P lambat tersedia bagi tanaman karena disebabkan oleh fiksasi mineral liat dan ion-ion unsur lain. Unsur K yang bersifat mobil dalam tanah juga dapat menyebabkan tanaman kekurangan akan unsur ini. Pemberian pupuk P dan K dalam tanah diharapkan dapat menyediakan unsur hara makro yang tersedia bagi tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pemberian pupuk P dan K yang tepat dalam budidaya tanaman iles-iles (Amorphophallus muelleri Blume) agar diperoleh pertumbuhan dan hasil tanaman yang maksimal. Penelitian dilaksanakan di kebun percobaan IPB Sindang Barang pada bulan Oktober 2004 sampai April 2005. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan dua faktor perlakuan. Faktor pertama adalah tingkat pemupukan P yang terdiri atas empat taraf, yaitu: 0 g/tanaman, 0.7 g/tanaman (dosis rekomendasi), 3.5 g/tanaman dan 7 g/tanaman. Faktor kedua adalah tingkat pemupukan K yang terdiri atas empat taraf, yaitu: 0 g/tanaman, 0.8 g/tanaman (dosis rekomendasi), 4 g/tanaman dan 8 g/tanaman. Terdapat 16 kombinasi perlakuan dengan 3 ulangan, sehingga terdapat 48 petak percobaan. Hasil penelitian secara umum menunjukkan bahwa pemberian pupuk P dan K dapat meningkatkan pertumbuhan vegetatif dan hasil tanaman. Hal ini ditunjukkan dari meningkatnya diameter batang semu, panjang dan lebar daun, tinggi tanaman serta bobot basah dan bobot kering umbi tiap petak. Adanya interaksi antara pupuk P dan K yang berpengaruh nyata terhadap bobot umbi tiap petak, dapat meningkatkan hasil produksi. Hasil produksi yang berupa umbi basah dan umbi kering tertinggi setiap petak diperoleh dari kombinasi perlakuan 7 g/tanaman pupuk P dan 4 g/tanaman pupuk K yaitu masing-masing sebesar 2099.10 g dan 419.71 g. Kombinasi dosis tersebut dapat meningkatkan bobot basah umbi tiap petak sebesar 89.82% dan bobot kering umbi tiap petak sebesar 83.45% dibandingan kontrol.
Keyword: 

Judul: SEIRS Stochastic Model with Quarantine on the Spread of Covid-19 Disease
Abstrak: Penyakit Covid-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus yang bernama Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARSCoV-2). Virus ini menyebar dari manusia ke manusia melalui droplet akibat batuk dan bersin. Virus juga dapat ditularkan dari orang tanpa gejala sehingga sulit mendeteksi penyebarannya. Upaya yang dapat dilakukan untuk menekan penyebarannya yaitu mematuhi protokol kesehatan dan melakukan karantina jika dinyatakan terinfeksi, baik isolasi mandiri ataupun dirawat di rumah sakit. Untuk memodelkan penyebaran penyakit Covid-19, dapat menggunakan model epidemik stokastik. Penelitian ini bertujuan untuk (1) membangun model SEIRS dengan karantina pada penyebaran penyakit Covid-19, (2) menentukan peluang transisi dan peluang wabah dengan menggunakan pendekatan CTMC, (3) melakukan simulasi untuk mengetahui pengaruh peningkatan laju transmisi tanpa karantina dan laju karantina pada sistem. Data yang digunakan untuk menentukan parameter model yaitu data harian Covid-19 DKI Jakarta mulai dari 25 Maret 2020 sampai 24 Maret 2021. Data tersebut terdiri dari data kasus Covid-19 masing-masing kelurahan di DKI Jakarta. Peluang transisi ditentukan dengan mengasumsikan terdapat enam peubah acak dan satu peubah yang nilainya dapat ditentukan secara pasti. Peubah acak tersebut meliputi banyaknya individu pada subpopulasi rentan, rentan yang dikarantina, terinfeksi tanpa gejala, terinfeksi tanpa gejala yang dikarantina (isolasi mandiri), terinfeksi dengan gejala, serta terinfeksi dengan gejala yang dikarantina (dirawat), sedangkan banyaknya individu sembuh dapat ditentukan secara pasti. Peluang wabah diperoleh melalui proses bercabang berganda. Pada proses bercabang berganda, peluang wabah bernilai 0 ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m)≤ 1, dan lebih dari 0 ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m) > 1. Simulasi pengaruh peningkatan laju karantina untuk individu terinfeksi dilakukan dengan 100 kali pengulangan untuk memperoleh sebaran peluang waktu bebas penyakitnya, selanjutnya dapat ditentukan rata-rata waktu bebas penyakitnya. Berdasarkan hasil simulasi, untuk nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m)≤1, didapatkan bilangan reproduksi dasar (R_0)<1. Ketika nilai m>1, peningkatan nilai m membuat peluang wabah semakin besar. Adapun nilai R_0,m, dan peluang wabah diperoleh secara analitik. Terdapat tiga skenario dalam simulasi numerik, yaitu pengaruh peningkatan laju transmisi dari individu rentan yang dipengaruhi individu tanpa gejala (β_1) dan dengan gejala (β_2), peningkatan laju karantina untuk individu dengan gejala (θ_3 ), dan peningkatan laju karantina untuk individu tanpa gejala (θ_2 ). Hasil simulasi pada skenario pertama menyatakan bahwa peningkatan β_1 dan β_2 dapat menaikkan R_0,m, dan waktu bebas penyakit. Sebaliknya, hasil simulasi pada skenario kedua menunjukkan bahwa peningkatan θ_3 dapat menurunkan nilai R_0, m, dan rata-rata waktu bebas penyakit. Sama halnya dengan hasil simulasi pada skenario ketiga menyatakan bahwa peningkatan θ_2 dapat menurunkan nilai R_0,m, serta rata-rata waktu bebas penyakit. Hasil simulasi skenario ketiga juga menunjukkan bahwa peningkatan θ_2 dengan ditetapkannya nilai θ_3, menyebabkan nilai R_0,m, dan rata-rata waktu bebas penyakit lebih kecil dibandingkan tanpa θ_3., Covid-19 disease is a disease caused by virus called Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARSCoV-2). This virus spreads from person to person through droplets caused by coughing and sneezing. The virus can also be transmitted from asymptomatic individuals, making it difficult to detect its spread. Efforts that can be made to suppress the spread are complying with health protocols and quarantine if declared infected, either self-isolation or hospitalized. To model the spread of Covid-19 disease, we can
Keyword: continuous time Markov chain, Covid-19 disease, outbreak probability, quarantine