Judul: Perbandingan model ammi dan regresi linier untuk menerangkan pengaruh interaksi percobaan lokasiganda
Abstrak: Percobaan lokasiganda (multilocation) memainkan peranan penting dalam pengembangbiakan tanaman (plant breeding) dan penelitian-penelitian agronomi. Faktor-faktor yang sering dilibatkan dalam percobaan lokasiganda secara garis besarnya dapat dibedakan menjadi dua yaitu genotip dan lokasi. Faktor lokasi sudah mencakup tempat (site), tahun, perlakuan agronomi (pemupukan, penyemprotan dan lainnya) atau kombinasinya.
Keyword: Additive Main Effects and Multiplicative Interaction, Regression linear, Multi location

Judul: Penanganan Model Campuran pada Percobaan Multilokasi Menggunakan BLUP
Abstrak: Percobaan multilokasi merupakan teknik percobaan yang penting dalam bidang pemuliaan tanaman untuk mengetahui interaksi genotipe dengan lingkungan. Percobaan ini melibatkan dua faktor utama yaitu genotipe tanaman dan kondisi lingkungan. Salah satu model yang sering digunakan untuk melakukan analisis terhadap interaksi genotipe  lingkungan (IGL) adalah analisis AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction). Penguraian matriks interaksi menggunakan prosedur penguraian nilai singular (Singular Value Decomposition, disingkat SVD) dan penggunaan biplot merupakan kelebihan utama dari AMMI yang telah memberikan sumbangan besar bagi penelitian pemuliaan. Selain SVD, prosedur pada analisis faktor juga dapat digunakan untuk menguraikan suatu matriks menjadi bentuk multiplikatif antara loading faktor dan skor faktor. Sehingga, analisis faktor dapat digunakan untuk menguraikan interaksi dalam konteks percobaan multilokasi. Sementara itu, jika lingkungan yang dilibatkan dalam percobaan multilokasi merupakan sampel dari banyak lingkungan, maka pengaruh lingkungan dianggap sebagai pengaruh acak. Jika genotipe merupakan pengaruh tetap dan lingkungan acak, maka model linear yang dibentuk disebut model campuran. Prediksi dalam model campuran umumnya menggunakan metode prediksi takbias linier terbaik (Best Linear Unbiased Prediction, disingkat BLUP). Untuk mendapatkan penjelasan atas matriks interaksi yang bersifat acak, BLUP digabungkan dengan metode penguraian pengaruh interaksi. Karena itu, perlu dikaji metode yang lebih baik, juga perlu dikaji pengaruh penanganan model campuran terhadap model yang dihasilkan, jika dibandingkan dengan model tetap. Penelitian ini menggunakan dua macam data, yaitu data riil dan data simulasi. Data riil merupakan hasil percobaan lapang oleh konsorsium padi nasional yang melibatkan 14 genotipe dan 20 lingkungan. Data simulasi diperoleh dengan memilih 16 lingkungan dari 20 lingkungan secara acak tanpa pemulihan. Pemilihan lingkungan secara acak ini dilakukan untuk memperoleh set data dengan pengaruh lingkungan acak. Data riil diolah sebagai contoh penerapan, diolah menggunakan model tetap karena baik lingkungan maupun genotipe yang dilibatkan dalam percobaan lapang merupakan faktor tetap. Data simulasi dengan faktor lingkungan merupakan faktor acak dianalisis menggunakan model campuran dan model tetap, untuk melihat pengaruh penanganan model campuran dibandingkan model tetap.....dst
Keyword: Mixed model, BLUP, AMMI, SVD, factor analysis, stability

Judul: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: