Judul: Viabilitas Trichoderma harzianum Rifai Pada Beberapa Jenis Serasah dan Tanah
Abstrak: Dalam upaya pengendalian berbagai penyakit pada tanaman hortikultura maupun hutan tanaman industri terutama yang disebabkan cendawan patogen tanaman, petani menggunakan pestisida kimia (termasuk fungisida) yang berlebihan dan kurang bijaksana. Hal ini dapat menimbulkan pengaruh negatif terhadap keseimbangan ekosistem, kesehatan manusia, serta dapat meningkatkan biaya produksi. Oleh karena itu perlu dicari altematif teknologi pengendalian cendawan patogen tanaman untuk menekan penggunaan fungisida kimia. Altematif pengendalian yang dapat dikembangkan adalah penggunaan cendawan antagonis sebagai agens pengendali hayati. Salah satu cendawan antagonis yang dilaporkan efektif menekan berbagai cendawan patogen terbawa tanah adalah T. harziantrm. Di lapangan, persistensi T. harzianum masih rendah dan hasilnya tidak konsisten setelah diaplikasikan, sehingga menjadi faktor pembatas dalam penggunaannya sebagai agens pengendali hayati. Hal ini terjadi karena perkembangan populasinya dipengaruhi berbagai faktor lingkungan seperti kelembaban, suhu, pH, aplikasi pestisida, jenis sisa tanaman, kandungan bahan organik, senyawa inetabolit tanaman, dan keberadaan mikroorganisme lain di dalam tanah. Umumnya penelitian tentang pengaruh faktor lingkungan lebih banyak dilakukan pada skala laboratorium, sedangkan di lapangan seperti pengaruh serasah tanaman terhadap viabilitas T. harzianum beluln banyak dilaporkan.
Keyword: 

Judul: Test the Potential of Antagonistic Microbes as Biocontrollers of Plant Disease Causes
Abstrak: Pengendalian hayati merupakan alternatif untuk mengurangi penggunaan pestisida karena dapat menekan pertumbuhan patogen tanaman dan tidak berdampak negatif terhadap lingkungan. Tujuan penelitian ini yaitu menguji efektivitas mikrob antagonis sebagai pengendali hayati penyebab penyakit tanaman. Pada penelitian ini menggunakan tiga mikrob antagonis (Trichoderma sp., Gliocladium sp., Bacillus sp.) dan tiga cendawan patogen uji (Rhizoctonia sp., Sclerotium sp., Botryodiplodia sp.). Penelitian ini terbagi menjadi tiga percobaan, yaitu (1) uji antagonis secara in vitro, (2) uji metabolit sekunder dan (3) uji pertumbuhan pada benih sengon (in vivo). Parameter yang diukur berupa persentase penghambatan, daya kecambah, kecepatan tumbuh, kejadian penyakit, dan intensitas penyakit. Cendawan Trichoderma sp. dan Gliocladium sp. mampu menghambat pertumbuhan cendawan patogen Sclerotium sp., Rhizoctonia sp., dan Botryodiplodia sp. berkisar 61,82% hingga 80,00%. Metabolit sekunder cendawan Gliocladium sp. lebih mampu menghambat pertumbuhan miselia cendawan patogen Rhizoctonia sp., Sclerotium sp., dan Botryodiplodia sp. dibanding cendawan Trichoderma sp. dengan nilai penghambatan berturut-turut adalah 71,13%, 33,83%, 23,58%. Gliocladium sp., Trichoderma sp., dan Bacillus sp. mampu menekan kejadian penyakit (14,29%, 12,38%, dan 15,24%) dan intensitas serangan damping-off yang disebabkan Rhizoctonia sp. (8,91%, 8,57%, dan 9,43%). Hal ini ini menunjukkan agensia hayati berpotensi mengendalikan penyakit tanaman.
Keyword: agensia hayati, damping-off, metabolit sekunder, Trichoderma

Judul: Visualisasi Data Spasial di MonetDB Menggunakan OpenJUMP
Abstrak: There are currently the most used data model is relational. This model a database as a set of data that is stored in structural rows and columns. Besides the popullarity, the relational data model is lacking in the implementation of data is large and has a high complexity. Different of the relational model, MonetDB using a column store method to divide the data into sections binary tables . This method is only necessary to call the data, resulting method is faster. Anggi ( 2013 ) have tested the MonetDB as a spatial and non spatial data storage, but not yet visualize data from MonetDB. This result successfully visualize spatial data using a simple query “like” and “and” the average time 1 second , while the complex spatial queries using “joins”, “constains” and “Intersect” with average time more than 20 minutes. So it looks that MonetDB also can process spatial data simple and complex . But in the process of complex spatial data visualization that require run-time is relatively long .
Keyword: visualize, OpenJUMP, MonetDB, spatial data