Judul: Inventarisasi hama dan penyakit tanaman jarak pagar (Jatropha curcas Linn.) di Bogor
Abstrak: Pertumbuhan industri dan kebutuhan sarana transportasi memberikan konsekuensi peningkatan kebutuhan bahan hakar minyak. Saat ini Indonesia telah mengalami krisis energi, maka perlu dicari alternatif sumber energi. Jarak pagar (Jnb.ophn czircns Linn.) merupakan tanaman yang memiliki potensi sebagai sumber biodiesel pengganti bahan bakar minyak bumi. Budidaya jarak pagar mulai banyak dikembangkan di Indonesia. Penanaman jarak pagar dalam skala Iuas secara monokultur dapat berpotensi menimbulkan masalah hama dan penyakit. Inventarisasi hama dan penyakit diperlukan sebagai informasi dasar dalam menentukan strategi pengendalian hama dan penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk menginventarisasi hama dan penyakit pada tanaman jarak pagar dan menentukan hama dan penyakit yang potensial menimbulkan kerusakan Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan sebagai dasar dalam pengendalian hama dan penyakit yang terdapat pada tanaman jarak. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengamatan pertanaman jarak dari serangan hama dan penyakit yang dapat berpotensi sebagai organisme pengganggu tanaman jarak pagar. Pengamatan di lapangan dengan cara mengamati secara visual terhadap serangan hama dan penyakit, kemudian dilakukan penghitungan intensitas dan luas serangan yang disebabkan hama dan patogen tersebut. Selain itu, dilakukan wawancara terhadap produsen bibit tanaman jarak. Setiap serangga dan patogen yang didapat diambil contoh untuk dikoleksi dan diamati di laboratorium. Contoh hama dan oenvakit tersebut kemudian diidentifikasi di < laboratorium menggunakan kunci identifikasi. Hama yang berpotensi menimbulkan kerusakan pada tanaman jarak adalah Fenisia i~irgatau, lat kantung, dan Chrysochoris java~~rtsp. enyakit- bercak daun yang disebabkan patogen Pestnlotin so. berootensi menimbulkan kerusakan oada tanaman. Penyakit lain yang ditemukan adaiah mosaik yang disebabkan oleh virus. Serangan virus dapat menyebabkan tanaman tidak dapat menghasilkan atau berproduksi.
Keyword: 

Judul: Hama dan penyakit tanaman jambu biji (Psidium guajava L.) di Kecamatan Rancabungur dan Kampus IPB Darmaga Bogor
Abstrak: Jambu biji (Psidium guajava L.) di Indonesia pada mulanya hanya merupakan tanaman pekarangan dan pembatas kebun saja. Sejak dikenal jambu biji Bangkok, usaha tani jambu biji secara komersial pada areal yang luas mulai dibudidayakan secara intensif di Indonesia. Penambahan luas area pertanaman dan budidaya monokultur berpotensi menyebabkan permasalahan hama dan penyakit baru atau meningkatnya masalah hama dan penyakit yang telah ada sehingga diperlukan informasi yang lebih lengkap mengenai hama dan penyakit yang terdapat pada tanaman jambu biji. Penelitian ini bertujuan mengamati intensitas dan luas serangan hama dan penyakit tanaman jambu biji, mengidentifikasi hama dan patogen penyebabnya serta mengetahui teknik budidaya jambu biji di Kecamatan Rancabungur dan kampus IPB Darmaga Bogor, Jawa Barat. Penelitian dilakukan di tiga lahan pertanaman jambu biji dengan umur tanaman yang berbeda yaitu 4,5 bulan, 1,5 tahun, dan 4,5 tahun di Desa Bantarjaya. Contoh hama dan penyakit berikut gejala diambil dari ketiga lahan pengamatan, lahan jambu biji di sekitarnya, dan dua lahan kampus IPB Darmaga kemudian diidentifikasi di laboratorium. Informasi mengenai teknik budidaya dan pengelolaan terhadap hama dan penyakit tanaman jambu biji diperoleh melalui survei terhadap 20 petani responden. Organisme pengganggu tanaman (OPT) yang ditemukan pada pertanaman jambu biji adalah tungau (Acarina: Tetranychidae dan Mycobatidae), Valanga spp., Helopeltis sp., kepik penghisap pucuk (Hemiptera: Coreidae dan Tessaratomidae), Lawana candida, kutukebul (Hemiptera: Aleyrodidae), Aphis gossypii, Icerya seychellarum, Coccus viridis, kututempurung hitam, Aspidiotus destructor, kutu perisai spesies 1, kutu putih (Hemiptera: Pseudococcidae), kumbang moncong (Coleoptera: Curculionidae), kumbang penggerek buah (Coleoptera: Nitidulidae), Bactrocera carambolae, ulat pucuk (Lepidoptera), ulat penggulung daun (Lepidoptera), Trabala spp., ulat api (Lepidoptera: Limacodidae), ulat penggerek batang (Lepidoptera: Metarbelidae), ulat kantung (Lepidoptera: Psychidae), ulat penggerek buah (Lepidoptera: Pyralidae), dan Attacus atlas. OPT yang berpotensi sebagai hama penting yang menyebabkan kerugian secara langsung adalah lalat buah, ulat pucuk, kumbang penggerek buah, kutu putih, dan ulat penggerek buah. Namun OPT lainnya seperti Helopeltis sp., hama menusuk menghisap lain, dan hama menggigit-mengunyah juga berpotensi sebagai penyebab kehilangan hasil karena berpotensi dapat menyebarkan inokulum patogen di pertanaman. Penyakit yang ditemukan adalah penyakit antraknosa, bercak daun kelabu dan kanker buah Pestalotia, karat merah, busuk buah Botryodiplodia, penyakit layu, embun jelaga, bercak merah daun, dan kerusakan fisik mekanis pada buah. Budidaya yang dilakukan oleh petani di Rancabungur masih beragam. Pemupukan dan aplikasi pestisida yang dilakukan bergantung pada keadaan ekonomi petani. Pembungkusan buah merupakan salah satu pengelolaan hama dan penyakit yang intensif dilakukan oleh petani terutama untuk mencegah serangan hama lalat buah.
Keyword: 

Judul: Mixed effect models for high –dimensional longitudinal data with latent variables
Abstrak: A set of data that consist of repeated measurements on a large number of outcomes and covariates are known as high-dimensional longitudinal data. The high-dimensional longitudinal data may consist of several effects of interest that cannot be directly measured, known as latent factors or latent variables. During the last decade, the multivariate responses or high-dimensional in longitudinal data have been a big issue. The analysis of high-dimensional longitudinal data is complicated due to its complex correlation structures between outcomes. To understand changes over time of outcome variables, having correlations in individuals with explanatory variables is not enough. Hence, complex correlation structures between outcomes need to be considered. One approach that is commonly used to overcome high-dimensional longitudinal data is simultaneous equation modeling. A well-known simultaneous equation modeling method is the structural equation model (SEM). This approach has several appealing modeling abilities and can be used for high-dimensional longitudinal data. Under the SEM framework, the continuous time SEM is developed to avoid some issues associated with autoregressive and cross-lagged problems in SEM. Another simultaneous equation modeling method is by combining factor analysis and multivariate analysis methods to overcome high dimensional longitudinal data, namely latent factor linear mixed model (LFLMM). The factor analysis is used to reduce the high-dimensional outcomes, and the multivariate linear mixed model is used to study the longitudinal trends of several latent factors. One example of high-dimensional longitudinal data is the General Election Study. This study is carried out repeatedly to observe tendencies towards political attitudes and behavior over time in Belgium. The data contain political information, knowledge, perceptions, and preferences of a political party and the level of participation in politics. One of the most interesting things to study from the data is to analyze the change of political attitudes and behavior of respondents over time. Also, the relationship of changes in these outcomes is important to analyze. The General Election Study in Belgium was designed to include a representative sample of the target population under the Belgian electorate, so accurate estimates about the population could be made. This sampling design was created by the Institute for Social and Political Opinion (ISPO) and the Inter-university Center for Political Opinion Research (PIOP). The Belgian data set contained three subsamples, the Flemish (Dutch-speaking), the Walloon (French-speaking), and the Brussels Capital Region (Dutch and French-speaking). Several studies conducted on the Belgium data are carried out to understand the relationships between the latent variables Individualism (I), Ethnocentrism (E), and Authoritarianism (A) in Flanders. Cross-sectional or a longitudinal studies have also been carried out. In such cases, it is critical to capture the trend of the latent variables over time and, more importantly, whether there is any association or relationships between the development of nationalism (N), ethnocentrism (E), individualism (I), and authoritarianism (A) in Belgium. An empirical analysis of CT-SEM has been done to present the interdependencies among the four latent variables mentioned above on the basis of the General Election Studies for Belgium in 1991, 1995, and 1999 (Interuniversitair steunpunt politieke-opinieonderzoek, 1991, 1995, 1999). Although the four variables have been the subject of
Keyword: Belgium, CT-SEM, high-dimensional longitudinal data, LFLMM, Supplemented EM Algorithm