Judul: Pembungaan Bugenvil Bunga Putih Dengan Rekayasa Zat Penghambat Tumbuh Dan Media Tanam Pada Lingkungan Berpolusi Udara
Abstrak: Bugenvil (Bougainvillea spectabilis Willd) atau yang lebih dikenal dengan sebutan bunga kertas merupakan salah satu jenis tanaman tropis yang sudah sangat popular di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ketebalan lapisan media penghambat pertumbuhan akar dan konsentrasi zat penghambat tumbuh yang paling efektif untuk menstimulasi pembungaan pada tanaman bugenvil. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok faktorial terdiri dari dua faktor yaitu ketebalan kerikil sebagai media penghambat pertumbuhan akar 0 cm, 5 cm dan 10 cm , serta konsentrasi paclobutrazol 0 ppm, 50 ppm, 100 ppm, 200 ppm. Hasil yang didapat dari penelitian ini menunjukkan bahwa penanaman bugenvil di tepi jalan ataupun median jalan yang paling cepat dan banyak menghasilkan bunga menggunakan media penghambat setebal 10 cm dan diberi zat penghambat tumbuh (paclobutrazol) dengan konsentrasi 200 ppm, walaupun demikian pengaruh 200 ppm tidak berbeda nyata dengan perlakuan 100 ppm, sehingga disarankan penggunaan media 10 cm dan 100 ppm paclobutrazol untuk menstimulasi pembungaan.
Keyword: bugenvil, polusi udara, media, paclobutrazol

Judul: Pengaruh aplikasi berbagai konsentrasi paklobutrazol dan media tanam terhadap pembungaan bugenvil, Bougainvillea spectabillis di area berpolusi udara
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui komposisi media dan mencari konsentrasi paklobutrazol yang tepat dan interaksinya dalam menstimulasi pembungaan bugenvil (Bougainvillea spectabillis) di area berpolusi udara. Penelitian ini dilaksanakan di median jalan tol jagorawi KM 43, Bogor mulai April sampai denagn Nopember 2005. Penelitian menggunakan rancangan acak kelompok dua faktor. Faktor pertama adalah media tanam yakni campuran tanah: pupuk kandang = 1:1 (v/v), tanah pupuk kandang pasir = 1:1:3 (v/v), dan tanah pupuk kandang: sirtu =1:1:3 (v/v). Faktor kedua yaitu konsentrasi paklobutrazol yang terdiri atas 0 ppm, 250 ppm, 500 ppm, dan 700 ppm. Percobaan terdiri atas 12 kombinasi perlakuan yang diulang tiga kali atau disusun dalam tiga blok. Tiap satuan percobaan terdiri dari satu tanaman, sehingga jumlah tanaman seluruhnya adalah 36 tanaman. Pada penelitian ini bahan tanaman yang digunakan adalah stek tanaman bugenvil dengan panjang 30 cm dan diameter batang 1.5 cm. Pengakaran stek menggunakan media tanah pupuk kandang sekam = 1:1:1 (v/v). Setelah stek bugenvil berakar dilakukan repotting ke media sesuai dengan perlakuan. Aplikasi paklobutrazol dilaksanakan dua kali yaitu pada 4 dan 8 minggu setelah tanam. Pengamatan dilakukan setiap minggu sekali meliputi pertambahan tinggi tanaman, pertambahan cabang primer, pertambahan cabang sekunder, pertambahan cabang tersier, jumlah bunga cluster, jumlah bunga non cluster, jumlah bunga total, jumlah klorofil, dan warna bunga. ...
Keyword: 

Judul: Pengembangan hidden semi markov model dengan distribusi durasi state empiris untuk prediksi struktur sekunder protein
Abstrak: This research aimed to develop Hidden Semi Markov Model (HSMM) with longduration distribution of state empirically and theoretically to predict protein secondary structure. Data used in this study are subset data taken from database of secondary protein structure in DSSP program with three secondary protein structures of alpha-helix (H), betha-sheet (B), and coil (C). Accuracy of the predicted protein structure with HSMM is compared with Hidden Markov Model (HMM) standard. The results showed that the HSMM generally provides a prediction accuracy 72. 1% , 35.3% and 63,1% for H, B and C respectively. The accuracy of standard HMM is 98.4% for (B), 1% for (B) and 6.4% for (C). The use of empirical state duration distribution gives better accuracy on average compared a theoretical state duration distribution. Use of the empirical state duration distribution provides accuracy 71.2% for (H), 37.1% for (B) and 64.0% for (C). Use of theoretical state duration distribution provides accuracy 75% for (H), 30.2 % for (B) and 60.6% for (C). Less accuracy in betha-sheet prediction with HSMM was caused by high of the dispute between distribution in training data and testing data.
Keyword: