Judul: Kajian Kinerja Jaringan Irigasi Tetes untuk Budidaya Bunga Kastuba ( Euphorbia Phulcherrima) dengan Sistem Hidroponik Di PT Saung Mirwan Bogor
Abstrak: Tanaman Kastuba (Euphorbia phulcherrima) merupakan tanaman hortikultura yang bernilai estetis dan juga bernilai ekonomi tinggi. Pemenuhan kebutuhan air tanaman pada tanaman Kastuba merupakan salah satu faktor penting karena pemberian air yang tepat dan optimum serta pengelolaan irigasi yang baik akan menciptakan pertumbuhan tanaman yang optimum sehingga hasil produksi pertanian yang maksimal dapat dicapai. Namun saat ini ketersediaan air untuk pemenuhan kebutuhan air tanaman sangat terbatas. Kondisi ini mendorong upaya penghematan dan peningkatan efisiensi penggunaan air pada bidang pertanian.
Keyword: 

Judul: Evaluasi kenerja jaringan irigasi hidroponik dengan sistem substrat untuk budidaya tanaman kangkung darat Ipomoea reptans P. di Parung FARM Bogor
Abstrak: Dewasa ini potensi serta peluang pasar industri hortikultura khususnya sayuran semakin luas, seiring dengan meningkatnya kebutuhan masyarakat akan sayuran yang berkualitas tinggi. Salah satu tanaman yang mempunyai prospek yang baik dalam pemasarannya adalah kangkung. Walaupun terjadi sejumlah kenaikan produksi, yaitu 2.389 ton/ha (1985), 4.616 ton/ha (1988), dan 7.660 ton/ha (1990), namun jika dibandingkan dengan komoditas sayuran lain, hasil rata-rata produksi kangkung nasional masih rendah. Salah satu cara untuk meningkatkan produktivitas tanaman adalah dengan mengembangkan teknologi budidaya secara hidroponik. Teknologi bercocok tanam secara hidroponik lebih menguntungkan dibandingkan dengan teknik bercocok tanam dengan media tanah, karena selain dapat memanfaatkan lahan secara efisien dan memungkinkan pemberian nutrisi secara tepat, budidaya dengan hidroponik juga dapat menghemat penggunaan pupuk bagi tanaman. Tujuan penelitian masalah khusus ini adalah untuk mengevaluasi kinerja jaringan irigasi hidroponik dengan sistem substrat yang meliputi (1) koefisien keseragaman irigasi, (2) efisiensi irigasi, (3) produktivitas tanaman, (4) kebutuhan air tanaman, dan (5) biaya irigasi. Penelitian ini dilaksanakan selama Bulan Juli 2003 sampai Bulan Agustus 2003, di Parung Farm, Bogor. Pengumpulan data primer yang dilakukan antara lain pengukuran suhu lingkungan, pengukuran kelembaban udara, pengukuran nilai EC dan pH larutan nutrisi di bak nutrisi dan di bedeng, pengukuran jumlah air yang sampai ke dalam bak nutrisi dan jumlah air drainase pada setiap pemberian air irigasi, pengukuran jumlah air yang sampai di tiap bedengan dan jumlah air drainase yang keluar dari bedengan setiap lima harian selama periode pertumbuhan, serta pengumpulan data jaringan irigasi. Pengumpulan data bobot tanaman dilakukan pada saat panen. Data sekunder yang dikumpulkan adalah data iklim Wilayah Parung selama Bulan Juli Agustus 2003, yang meliputi suhu udara, kelembaban udara, persentase penyinaran matahari, dan kecepatan angin rata-rata. Analisis data yang dilakukan meliputi (1) perhitungan kebutuhan air tanaman (ETa, ETc, dan kc) (2) perhitungan keseragaman irigasi yang meliputi keseragaman debit inlet, keseragaman larutan nutrisi (EC dan pH), keseragaman suhu larutan, kedalamai: larutan nutrisi, serta keseragaman bobot tanaman, (3) perhitungan efisiensi irigasi yang meliputi efisiensi penyaluran dan pemakaian air irigasi, (4) perhitungan produktivitas tanaman, (5) analisis kinerja teknis sistem hidropenik substrat, dan (6) perhitungan biaya irigasi dan larutan nutrisi. Nilai keseragaman debit inlet bervariasi antara 58 % - 93 %. Nilai keseragaman EC larutan nutrisi di seluruh bedeng relatif tinggi yaitu > 90 %. Nilai keseragaman EC larutan nutrisi pada bedeng dengan kemiringan 2% relatif sama dengan keseragaman EC larutan nutrisi pada bedeng dengan kemiringan 5%....
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