Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Congestion pricing adalah sistem pentarifan yang menerapkan reduksi tarif berdasarkan kondisi kongesti pada jaringan. Jika user melakukan hubungan pada saat jaringan sibuk maka tarif yang ditawarkan akan lebih mahal dari pada kondisi jaringan tidak sibuk. Konsistensi dan fairness dari tarif dengan model congestion pricing dipengaruhi dengan adanya bursty atau kongesti yang terus bertambah naik yang pada akhirnya terjadi cells loss. Kondisi seperti ini menyebabkan turunya QoS. Untuk membatasi kondisi bursty dan kongesti, salah satu alternatifnya diterapkan sistem kontrol trafik dengan menggunakan mekanisme ambang batas (threshold). Apabila jaringan mencapai tingkat kongesti sama dengan nilai ambang batas, maka semua sel prioritas rendah mulai dibuang atau diberhentikan pengirimannya. Dengan demikian bursty yang terjadi dapat dibatasi pada daerah ambang batas. Pada simulasi dengan menerapkan nilai ambang batas 75% dan 90%, tingkat kongesti maksimum masing-masing diperoleh 80% dan 95%. Untuk kedua nilai ini, tidak terjadi cells loss ratio. Ada tiga metoda dalam perhitungan tingkat kongesti yaitu Average of Congestion (AoC), Dynamic of Congestion (DoC) dan First of Congestion (FoC). Perhitungan tingkat kongesti yang didasarkan pada hasil perhitungan rata-rata dan dinamik, menunjukkan hasil yang relatif sama. Walaupun demikian, cara perhitungan dinamik relatif lebih kompleks dibanding dengan cara perhitungan rata-rata. Untuk perhitungan tingkat kongesti berdasarkan first of congestion, memiliki fluktuasi tingkat kongesti yang sangat berbeda dalam kurun waktu yang relatif singkat (60 detik per call). Model perhitungan tingkat kongesti dengan menggunakan nilai rata-rata dalam satu call, merupakan alternatif terbaik untuk diterapkan dalam sistem congestion pricing.

---

Congestion pricing is tariffs system using tariff reduction based on congestion level in the network. If user make calls in busy hour, they will be charged more than if they make it in outside busy hour. The bursty continuous increasing which can cause cell loss will influence consistency and fairness of congestion model. This condition will decrease the QoS (Quality of Service). Traffic control system with threshold mechanism is one of the alternatives to control bursty and congestion in the network. If the congestion level reaches the threshold value then all cells with lower priority will be discard. With this mechanism, bursty level can be limited around the threshold value.

In the simulation using 75% and 90% of threshold value, the result in term of maximum congestion level is 80% and 95%. For both levels, it is guaranteed that there will be no cell loss. There are three congestion level calculation methods: Average of Congestion (AoC), Dynamic of Congestion (DoC), and First of Congestion (FoC). The result of congestion level calculation, based on average and dynamic methods is relatively the same. However dynamic method is relatively more complex than average method. Congestion calculations used on first of congestion methods have a contrast fluctuation of congestion level in short period (60 second per call). Consequently, calculation on average value of congestion is a better alternative to implement in congestion pricing system."

"Bacillus sp. 140-B dan Streptomyces sp. L.3.1-DW diisolasi dari tanah dan rizosfer tanaman dari perkebunan nanas dan pisang di Provinsi Lampung. Kedua bakteri tersebut diuji kemampuannya dalam melawan patogen Fusarium oxysporum Schlecht f. sp. cubense (Foc) secara in-vitro dan in-vivo. Aplikasi Bacillus sp. 140-B dan Streptomyces sp. L.3.1-DW sebagai isolat tunggal maupun kombinasinya secara in-vivo pada tanaman pisang var. Cavendish dilakukan dalam rumah kaca selama 30 hari. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkarakterisasi dan menguji potensi Bacillus sp. 140-B dan Streptomyces sp. L.3.1-DW sebagai agen biokontrol dalam menghambat patogen Foc dan mengkaji kemampuannya untuk menghasilkan enzim ketahanan tanaman pisang. Potensi Bacillus sp. 140-B dan Streptomyces sp. L.3.1-DW sebagai agen biokontrol ditunjukkan dengan kemampuannya dalam menghambat pertumbuhan patogen Foc, sintesis enzim protease dan kitinase ekstraseluler, produksi hormon tumbuh Indole-Acetic Acid (IAA), dan produksi enzim ketahanan tanaman phenylalanine ammonia-lyase (PAL) and tyrosine ammonia lyase (TAL). Bacillus sp. 140-B dan Streptomyces sp. L.3.1-DW juga berperan sebagai plant growth-promoting rhizobacteia (PGPR), yang diindikasikan dengan peningkatan pertumbuhan tanaman pisang, di mana perlakuan Streptomyces L.3.1-DW memiliki rata-rata tinggi tanaman tertinggi dibandingkan perlakuan lainnya, dengan atau tanpa infeksi Foc. Hasil penelitian secara in-vitro dan in-vivo menunjukkan bahwa Streptomyces sp. L.3.1-DW memiliki kemampuan sebagai agen biokontrol yang lebih baik dibandingkan Bacillus sp. 140-B. Penelitian ini mengindikasikan bahwa Bacillus sp. 140-B dan Streptomyces sp. L.3.1-DW dapat digunakan sebagai alternatif untuk mengendalikan infeksi Foc.

---

Bacillus sp. 140-B and Streptomyces sp. L.3.1-DW were isolated from soil and rhizosphere area of pineapple and banana plantation in Lampung Province. Those bacteria were evaluated in-vitro and in-vivo tests againts Fusarium oxysporum Schlecht f. sp. cubense (Foc). Application of Bacillus sp. 140-B and Streptomyces sp. L.3.1-DW as single isolate or in combination in banana plant var. Cavendish were tested under greenhouse conditions for 30 days.

The aims of this study were to characterize and investigate the potentials of Bacillus sp. 140-B and Streptomyces sp. L.3.1-DW as biocontrol agents to inhibit Foc pathogen and investigate their abilities to produce plant resistancy enzymes. The potentials of Bacillus sp. 140-B and Streptomyces sp. L.3.1-DW as biocontrol agents were showed by their abilities to inhibit growth of Foc pathogen, synthesize extracellular protease and chitinase enzymes, produce growth hormone, such as Indole-Acetic Acid (IAA), and produce plant resistancy enzymes, such as phenylalanine ammonia-lyase (PAL) and tyrosine ammonia lyase (TAL). Bacillus sp. 140-B and Streptomyces sp. L.3.1-DW also act as plant growth-promoting rhizobacteia (PGPR), that indicated by improvement of banana growth, in which Streptomyces L.3.1-DW caused the highest growth of banana either with or without Foc infection.

In-vitro and in-vivo tests was showed that Streptomyces sp. L.3.1-DW had better biocontrol activities compared to Bacillus sp. 140-B. This study indicated that Bacillus sp. 140-B and Streptomyces sp. L.3.1-DW could be used as alternative solutions to control Foc pathogen."