Judul: Rancang Bangun Mesin Pengupas Buah Bintaro (Cerbera manghas) sebagai Bahan Baku Pembuatan Biodiesel
Abstrak: Biji buah bintaro (Cerbera manghas) adalah salah satu bahan baku potensial untuk biodiesel. Belum adanya mesin pengupas buah bintaro yang dapat memisahkan biji dari buahnya menyebabkan proses pengupasan masih dilakukan secara manual menggunakan golok. Proses pengupasan ini tidak efisien dan berbahaya bagi operator. Tujuan penelitian ini adalah merancang mesin pengupas buah bintaro yang dapat memisahkan biji dari buah bintaro untuk meningkatkan kapasitas pengupasan buah bintaro, meningkatkan kuantitas biji bintaro sebagai bahan baku pembuatan bahan bakar alternatif, dan mengurangi risiko cedera pada proses pengupasan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kapasitas mesin pengupas buah bintaro hasil rancangan adalah 180 buah/jam dan persentase ratarata jumlah biji yang berhasil dipisahkan adalah 40.67 % dari total buah yang diproses. Energi yang diperlukan untuk proses pengupasan adalah 0.054 HP.
Keyword: biji bintaro, buah bintaro, pengupasan

Judul: The Effects of Soaking and Fruit Treatment to Seed Germination and Seedling’s Initial Growth of Bintaro (Cerbera manghas Linn.).
Abstrak: Biodiesel merupakan salah satu Bahan bakar Nabati (BBN) yang digunakan sebagai energi alternatif bahan bakar fosil. Salah satu spesies dari pohon yang sudah diteliti dapat menghasilkan biodiesel adalah bintaro (Cerbera manghas Linn.) (Pranowo 2010). Oleh karena itu, penelitian yang berkaitan dengan teknik mengecambah bintaro sangat penting untuk mendukung pengadaan bibit bintaro. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh perendaman dan perlakuan buah terhadap perkecambahan dan pertumbuhan awal semai bintaro. Penelitian ini dilaksanakan dari bulan Agustus sampai dengan Desember 2011 di Persemaian dan Rumah Kaca Bagian Silvikultur, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor. Rancangan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rancangan Faktorial Acak Lengkap (RFAL), dengan faktor perendaman dan perlakuan buah. Perendaman menggunakan dua taraf yaitu, perendaman air biasa dan air kelapa selama 4 hari. Perlakuan buah menggunakan tiga taraf, yaitu tanpa kupas kulit buah, ekstraksi dan kupas kulit buah. Parameter yang diamati dalam percobaan ini adalah perkecambahan yang terdiri atas, daya berkecambah (DB), kecepatan tumbuh (Kct), nilai perkecambahan (NP) dan pertumbuhan awal yang terdiri atas, riap tinggi semai (RTS), riap diameter batang (RDB) dan riap jumlah daun (RJD). Berdasarkan hasil penelitian, perlakuan buah berpengaruh terhadap perkecambahan benih dan pertumbuhan awal semai bintaro. Buah yang dikupas kulitnya mempunyai daya berkecambah sebesar 100%, kecepatan tumbuh sebesar 1,18%/etmal dan nilai perkecambahan sebesar 0,51 lebih besar dibandingkan dengan buah yang tidak dikupas kulitnya dan diekstraksi. Ekstraksi benih mempunyai daya berkecambah 20%, kecepatan tumbuh 0,23%/etmal dan nilai perkecambahan 0,37 terendah dibandingkan perlakuan lainnya. Pertumbuhan awal semai dari semai yang berasal dari buah dikupas kulit (RTS=8,33 cm/minggu, RDB=1,48 mm/minggu dan RJD=2,6 helai/minggu) dan buah tidak dikupas kulitnya (RTS=7,11 cm/minggu, RDB=1,26 mm/minggu dan RJD=2,3 helai/minggu) lebih besar dibandingkan dengan pertumbuhan awal semai dari buah yang diekstraksi (RTS=2,15 cm/minggu, RDB=0,40 mm/minggu dan RJD=0,8 helai/minggu). Perendaman selama 4 hari, baik dengan menggunakan air biasa maupun air kelapa dan interaksi antara perlakuan perendaman dan perlakuan buah tidak memberikan pengaruh terhadap perkecambahan benih dan pertumbuhan awal semai bintaro.
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