Judul: Empirical Orthogonal Function (EOF) Analysis for Identificating Spatial and Temporal Pattern of Transportation Passenger (Case Study: Indonesian Cruise Passenger Data)
Abstrak: Memahami pola spasial dan temporal dari data sistem transit penumpang merupakan hal yang penting dalam melakukan pengoperasian layanan transportasi umum, sehingga pengelola dapat menyesuaikan interval pelayanan untuk mengurangi adanya gangguan ketika jumlah penumpang yang sangat banyak. Pengelola juga dapat membuat rencana perbaikan operasional demi kenyamanan penumpang ke depannya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis data penumpang pada 5 pelabuhan utama pelayaran di Indonesia dengan menggunakan metode Empirical Orthogonal Function (EOF). Selanjutnya adalah menentukan pelabuhan yang memiliki pengaruh besar terhadap variasi data penumpang pada 5 pelabuhan utama pelayaran Indonesia. Berdasarkan hasil analisis, pola spasial data penumpang pelayaran pada 5 pelabuhan utama (Belawan, Tanjung Priok, Tanjung Perak, Balikpapan, Makassar) didominasi oleh 4 variabel yaitu: data keberangkatan penumpang pelabuhan Makassar sebesar 25,83%, data kedatangan penumpang pelabuhan Makassar sebesar 24,6%, data kedatangan penumpang pelabuhan Belawan sebesar 13,02%, data kedatangan penumpang pelabuhan Balikpapan sebesar 9,46%, dan data keberangkatan penumpang pelabuhan Belawan sebesar 7,81%. Pola temporal data penumpang pelayaran menunjukkan bahwa peningkatan penumpang terbesar terjadi pada bulan Juli setiap tahunnya, sedangkan untuk penurunan jumlah penumpang terjadi pada bulan Februari, Maret, dan April., Understanding the spatial and temporal pattern of passenger transit system data is important in operating public transportation services, so that the decision makers can adjust service intervals to reduce disruptions when the number of passengers is very large. The decision makers can also make an improvement to serve passengers in the future. The purpose of this study is to analysis passenger data at 5 major shipping ports in Indonesia by employing the Empirical Orthogonal Function (EOF) methods and to determine the ports that have a major influence to the variation of passenger data at 5 major shipping ports in Indonesia. Based on the analysis, the spatial pattern of shipping passenger data at 5 main ports (Belawan, Tanjung Priok, Tanjung Perak, Balikpapan, Makassar) is dominated by 4 variables, namely: Makassar port passenger departure data of 25.83%, Makassar port passenger arrival data of 24.6%, Belawan port passengers arrival data of 13.02%, Balikpapan port passengers arrival data of 9.46%, Belawan port passengers departure data of 7.81%. The temporal pattern of cruise passenger data shows that the largest increase in passengers occurs in July each year, while the data for the decrease in passenger numbers occurs in February, March and April.
Keyword: EOF, Port, Passenger

Judul: Analisis Empirical Orthogonal Function (Eof) Berbasis Eigen Value Problem (Evp) Pada Dataset Suhu Permukaan Laut Indonesia
Abstrak: Indonesia merupakan negara maritim yang sebagian besar wilayahnya adalah lautan sehingga daerahnya beriklim tropis. Daerah dengan iklim tropis memberi pengaruh kuat antara atmosfer dan lautan. Karena pengaruh kuat tersebut, laut mempunyai peranan penting dalam proses perubahan iklim maupun cuaca. Terdapat beberapa unsur penting di laut yang menjadi parameter kunci dalam memengaruhi proses perubahan tersebut. Salah satu yang menjadi parameter kunci adalah suhu permukaan laut (SPL). SPL merupakan parameter yang memberikan informasi keadaan air di permukaan laut. SPL di Indonesia mengalami variasi dari waktu ke waktu yang menyebabkan kondisi cuaca dan iklim berubah dalam rentang waktu tertentu. Oleh karena itu, perlu adanya pengamatan khusus atau penelitian terhadap data SPL di wilayah Indonesia. Berdasarkan hal tersebut, masalah ini dianalisis menggunakan metode Empirical Orthogonal Function (EOF) berbasis Eigen Value Problem (EVP). Metode ini bertujuan untuk mendapatkan pola-pola dominan yang ditentukan oleh data dan berevolusi dalam ruang dan waktu. Cara kerja dari metode ini adalah mereduksi data yang berukuran besar menjadi beberapa mode EOF tanpa menghilangkan informasi dari data asli. Adapun tujuan penelitian ini adalah mengkaji metode EOF berbasis EVP untuk mereduksi data SPL dalam rentang waktu 600 bulan. Selanjutnya, menganalisis pola dominan dari data secara temporal dan spasial serta menentukan nilai kesalahan untuk melihat kualitas dari hasil reduksi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data SPL. Data ini merupakan arsip data global bulanan yang telah direkonstruksi secara terus menerus. Rekonstruksi ini berawal dari bulan Januari 1854 sampai bulan Desember 2012, sehingga lebih dikenal dengan The Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST). Data ERSST ini memiliki resolusi spasial 2  2 dan resolusi temporal bulanan. Analisis terhadap data SPL Indonesia selama 600 bulan menghasilkan komponen utama yang diinisialkan dengan mode EOF. Setiap mode EOF mengandung koefisien yang memuat variabel yaitu data grid dan vektor eigen. Data grid menggambarkan letak geografis dan vektor eigen menggambarkan dimensi waktu. Dasar pemilihan mode EOF ini bergantung pada persentase kontribusi dari nilai eigen. Persentase kontribusi lebih dari 80% akan memberikan aturan pemilihan mode EOF yang mempertahankan sebagian besar informasi dari data asli. Berdasarkan analisis tersebut diperoleh empat mode EOF terbesar dengan 94.2% variasi total. Mode EOF pertama (EOF1) menjelaskan 51.4% dari variasi total. Mode EOF ini merupakan pola dominan yang dapat menjelaskan hampir seluruh data. Mode EOF2 menunjukkan 26.7% dari variasi total. Mode EOF3 dan EOF4 masing-masing menjelaskan 11.2% dan 4.9% dari variasi total. Efektifitas dari empat mode EOF tersebut diuji untuk dapat menghampiri data asli. Hampiran ini diperoleh dengan menentukan nilai norm error dari hasil reduksi menggunakan teknik error norm matriks. Teknik ini menghasilkan pola hubungan antara tingkat kesalahan relatif (relative error) dan mode EOF. Pola hubungan tersebut memperlihatkan semakin banyak mode yang diambil maka kesalahan relatif akan semakin kecil. Hal ini berarti tingkat kesalahan menjelaskan representasi hampiran data hasil reduksi terhadap data asli.
Keyword: suhu permukaan laut, empirical orthogonal function (EOF), ERSST., nilai eigen dan vektor eigen

Judul: Tehnik produksi chimera mencit
Abstrak: Chimera adalah individu baru yang mengandung jaringan dari dua atau lebih sifat-sifat genetika yang sangat ber- lainan. Chimera dapat pula berarti monster. Sifat chimera alamiah dapat ditemukan pada hewan lahir kembar monosigot atau hewan freemartin. Prosedur teknik pembentukan chimera terdiri dari beberapa tahap, yaitu: 1) Pengadaan embrio, 2) Penghilangan zona pellusida, 3) Penyatuan embrio, 4) Pembiakan embrio, dan 5) Transfer embrio. Setiap tahap mempunyai beberapa alternatif teknik yang dapat dipertimbangkan. Derajat variasi chimera yang dapat dilihat pada organ tubuh terutama alat kelaminnya, merupakan variasi dari distribusi sel-sel embrio yang diturunkan dari dua komponen embrio atau lebih. Hal ini disebabkan adanya gerakan sel- sel trophoblast yang melingkupi sel-sel ICM sebagai akibat aktivitas permukaan dua jenis sel yang berbeda. Teknik produksi chimera yang tepat dan efisien ialah: Superovulasi untuk pengadaan embrio; menghilangkan zona pellusida dengan metoda enzimatis; menyatukan embrio bisa secara agregasi atau injeksi sel; medium Krebs-Ringer bicarbonat dan modifikasinya untuk manipulasi dan penyimpanan embrio; lokasi. transfer dan umur kebuntingan mencit induk disesuaikan dengan lama biakan embrio, dan teknik transfer dengan pembedahan lebih baik daripada tanpa pembedahan.
Keyword: