Judul: Analisis Karakter Morfologi, Anatomi, dan Struktur Sekretori Tanaman Urang-Aring (Eclipta alba Linn. Hassk.).
Abstrak: Urang-aring (Eclipta alba Linn. Hassk.) merupakan tumbuhan liar yang tumbuh hampir di seluruh wilayah Indonesia. Urang-aring dikenal secara umum sebagai pewarna rambut alami. Selain itu, senyawa kimia yang terdapat dalam tumbuhan ini dijadikan sebagai ramuan herbal. Penelitian ini bertujuan mengetahui keanekaragaman morfologi urang-aring, mengetahui struktur anatomi dan struktur sekretori, serta mengetahui kandungan metabolit sekunder dengan uji histokimia. Karakter morfologi yang diamati meliputi karakter yang ada pada batang, daun, perbungaan, dan buah, sedangkan pengamatan anatomi dan struktur sekretori dilakukan dengan membuat sayatan paradermal dan transversal. Dari segi morfologi, sebanyak 51 tumbuhan berhasil dianalisis karakternya dan ditemukan variasi seperti ukuran diameter batang, warna kulit batang, ukuran daun, kerapatan trikoma non kelenjar batang dan daun, serta ukuran perbungaan. Analisis struktur anatomi daun menunjukkan dinding sel yang berlekuk dan memiliki tipe stomata anomositik. Hasil analisis anatomi batang dan akar menunjukkan adanya jaringan aerenkima pada bagian korteks. Struktur sekretori yang ditemukan pada daun berupa trikoma kelenjar yang terdiri atas satu sel kepala, dua sel tangkai, dan satu sel basal, sedangkan pada batang dan akar struktur sekretori berupa sel idioblas. Uji histokimia menunjukkan metabolit sekunder yang terakumulasi pada trikoma kelenjar berupa alkaloid, terpenoid, fenol, dan flavonoid, sedangkan pada sel idioblas yaitu fenol dan flavonoid.
Keyword: anomositik, Eclipta alba, histokimia, idioblas, trikoma kelenjar

Judul: Analisis Struktur Anatomi, Struktur Sekretori, dan Uji Histokimia Tanaman Pegagan (Centella asiatica L. Urban)
Abstrak: Pegagan (Centella asiatica L Urban) merupakan tumbuhan herba yang banyak digunakan dalam mengobati berbagai penyakit, dan sebagai bahan makanan. Kandungan senyawa metabolit sekunder pada pegagan sudah banyak dipublikasikan, namun lokasi akumulasinya pada jaringan tumbuhan belum diketahui. Penelitian ini bertujuan menganalisis struktur anatomi, struktur sekretori, serta akumulasi senyawa metabolit sekunder yang terdapat di dalamnya. Organ tanaman yang diamati adalah daun, tangkai daun, dan stolon. Analisis struktur anatomi menunjukkan tipe stomata pada daun adalah anisositik dan parasitik, pada tangkai daun adalah anisositik, parasitik, dan tetrasitik, sedangkan pada stolon adalah parasitik. Daun pegagan memiliki mesofil yang terdiri dari jaringan palisade dan bunga karang. Tangkai daun dan stolon tersusun oleh epidermis, korteks yang dilengkapi dengan jaringan kolenkim, dan berkas pembuluh bertipe kolateral tertutup yang tersusun melingkar tanpa empulur pada tangkai daun serta dengan umpulur pada stolon. Struktur sekretori yang ditemukan pada tanaman pegagan berupa dua tipe trikoma uniseriat, dua tipe saluran sekretori, dan sel idioblas. Akumulasi senyawa metabolit sekunder ditemukan pada struktur sekretori, serta jaringan lainnya. Hasil uji histokimia tanaman pegagan menunjukkan lokasi akumulasi fenol, senyawa lipofilik, alkaloid, terpenoid, dan flavonoid. Fenol dijumpai pada semua jenis struktur sekretori, yakni trikoma uniseriat tipe 2, kedua tipe saluran sekretori, dan sel idioblas. Senyawa lipofilik dan alkaloid teridentifikasi pada semua jenis struktur sekretori dan jaringan lainnya, yakni kutikula dan floem. Terpenoid terakumulasi pada semua jenis struktur sekretori, kutikula, epidermis, dan floem. Flavonoid terdapat pada saluran sekretori, sel idioblas, dan floem.
Keyword: gotu kola, idioblast, secretory channels, uniseriate trichome

Judul: Zero-inflated negative binomial models in small area estimation.
Abstrak: The problem of over-dispersion in Poisson data is usually solved by introducing prior distributions which lead to negative binomial models. Poisson data sometime is also suffered by excess zero problems, a condition when data contains too many zero or exceeds the distribution's expectation. Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) method can be utilized to solve such problems. This paper demonstrates the adaption of ZINB methods in Small Area Estimation with excess zero data. It is shown that the excess zero problem has substantially influenced the Empirical Bayes (EB) estimates, and the adaption of ZINB methods has improved the precision and reliability of the estimates. Key Words: Small Area Estimation, Zero-Inflation, Poisson-Gamma, Negative Binomial Regression, Empirical Bayes
Keyword: