Judul: Pengkajian interaksi genotip daan lingkungan dengan metode AMMI dan penggunaan algoritme EM-AMMI dalam pendugaan data hilang
Abstrak: Adalah penting untuk mengetahui interaksi antara genotip dan lingkungan dalam penyeleksian Genotip yang akan dilepas. AMMI (Additive Main Effect and Multiplicative Interactions) merupakan salah satu metode analisis untuk mengkaji data percobaan lingkungan ganda. Metode ini memiliki kemampuan dalam menerangkan daya adaptasi genotip-genotip pada berbagai lingkungan. Pada kasus data tidak lengkap (ada data hilang atau ulangan tidak sama), algoritma EM-AMMI menjadi salah satu pilihan dalam melakukan pendugaan. Penelitian ini mengkaji interaksi genotip dan lingkungan menggunakan analisis AMMI serta menilai kelayakan algoritma EM-AMMI untuk berbagai kasus data hilang. Data yang digunakan bersumber dari Balai Penelitian Tanaman Padi (BALITPA) Sukamandi, merupakan data sekunder hasil percobaan lokasi ganda dari dua belas genotip padi yang dicobakan pada lima belas lingkungan di Indonesia. Model yang diperoleh adalah AMMI7 yang mampu menerangkan 97.579% struktur interaksi antara genotip dan lingkungan. Melalui selang kepercayaan normal ganda bagi genotip terlihat bahwa ada empat genotip yang disimpulkan tidak stabil yaitu genotip MEMBERAMO, B7974F-MR-2-2-2, S3383-1D-PN-41-3-1 dan genotip B8583E-MR-87-1. Interaksi khas yang terjadi yaitu interaksi antara genotip MEMBERAMO dengan lingkungan Narmada, antara genotip B7974F-MR-2-2-2 dengan Bandar Buat, antara genotip S3383-1D-PN-41-3-1 dengan Nganjuk dan Lamongan serta interaksi antara genotip B8583E-MR-87-1 dengan Telaga Sari dan Maros. Genotip yang dapat dikatakan genotip unggulan yaitu genotip S3383-1D-PN-16-2 dan S3382-2D-16-3 karena selain memiliki rataan hasil yang tinggi keduanya juga merupakan genotip yang stabil. Algoritma EM-AMMI memiliki ketepatan pendugaan yang tinggi dan tidak banyak mengubah struktur interaksi genotip dan lingkungan terutama jika persentase data hilang cukup kecil dan bukan merupakan nilai-nilai ekstrem. Ada kecenderungan jika persentase data hilang semakin besar maka struktur interaksi antara data hasil pendugaan semakin banyak mengalami perubahan. Algoritma ini kurang berhasil untuk menduga data jika data hilang tersebut merupakan nilai-nilai ekstrem, karena pada kasus ini selain ketepatan pendugaan menjadi rendah struktur interaksi juga relatif banyak berubah.
Keyword: 

Judul: Pengaruh interaksi genotip-lingkungan dengan analisis ammi dan penggunaan connected data untuk pendugaan data tak lengkap : studi kasus penelitian galur padi BALITPA Sukamandi
Abstrak: Percobaan multilokasi mempunyai peranan penting dalam pengembangbiakan tanaman (plan breeding) serta dalam penelitian agronomi. Analisis statistika yang biasa digunakan untuk mengolah data hasil percobaan multilokasi salah satunya adalah AMMI (Additive Main-Effect and Multiplicative Interaction). Model AMMI merupakan model gabungan dari pengaruh aditif pada analisis ragam dan pengaruh multiplikatif pada analisis komponen utama. AMMI merupakan analisis yang membutuhkan data yang lengkap, padahal pada waktu pengumpulan data di lapangan seringkali ditemukan data yang tak lengkap. Hal ini disebabkan karena benih tidak tumbuh, petakan yang rusak, tanaman mati yang bukan diakibatkan perlakuan serta terbatasnya biaya yang menyebabkan adanya beberapa genotip tidak ditanam pada beberapa lokasi. Diperlukan suatu metode pendugaan data untuk mempermudah analisis, dalam penelitian ini digunakan metode commected data untuk menduga data yang tak lengkap. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Balai Penelitian Padi (Balitpa) Sukamandi berupa data hasil panen padi hibrida dalam ton per hektar. Galur-galur yang dicobakan sebanyak 19 buah yaitu: H1, H2, H3, H4, H5, H6, H9, H11, H12, H13, H14, H17, H18, H19, H21, H22, H24, IR64, dan Memberamo. Percobaan dilakukan di 19 lokasi, yaitu Pandeglang, Kulonprogo, Pasuruan, Nganjuk 1, Muaral, Sukamandi, Ciamisl, Malang1, Cilacap, Malang2, Nganjuk2, Ciamis2, Banyuwangi, Kuningan, Cianjurl, Cianjur2, Sang Hyang Seri, Cianjur3, Muara2. Rancangan lingkungan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok lengkap (RAKL) dengan tiga ulangan. Proses pendugaan data tak lengkap, melalui beberapa tahap yaitu menduga parameter model awal dari data yang ada lalu menduga data yang tidak lengkap. Terakhir mengoptimumkan nilai dugaan sampai didapatkan suatu nilai yang konvergen. Data hasil pendugaan didapatkan pada iterasi ke-2 dimana selisih nilai dugaan yang diperoleh kurang dari 0.00001. Hasil analisis AMMI dari data daya hasil padi diperoleh model AMM17 dan diketahui bahwa hanya ada satu genotip yang stabil karena berada dalam selang kepercayaan normal ganda, yaitu genotip O, sedangkan A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N, P, Q, R dan S merupakan genotip yang tidak stabil. Genotip yang memberikan daya hasil paling tinggi yaitu genotip B dan C selain itu terjadi interaksi khas yaitu genotip Q tumbuh dengan baik di Cilacap dan Nganjuk2 serta genotip E tumbuh dengan baik di Kulonprogo.
Keyword: 

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: