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 benih dan tanaman pembibitan tanaman jarak pagar (Jatropha Curcas L.) di kebun bibit Indonesia Center For Biodiversity and Biotechnology (ICBB)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hama dan penyakit pada pembibitan jarak pagar (Jatropha curcas L.) di lahan percobaan ICBB Bogor dan mengetahui penyakit yang terbawa benih jarak pagar. Penelitian ini dilaksanakan di lahan percobaan ICBB Bogor, Klinik Tanaman, Laboratorium Biosistematika Serangga, dan Laboratorium Mikologi Tumbuhan, Departemen Proteksi Tanaman, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor mulai dari bulan Maret sampai bulan Agustus 2006. Uji patogen yang terbawa benih dilakukan dengan menggunakan metode kertas hisap (blotter test). Cendawan yang terbawa benih jarak adalah Chrysosporium sp. Fusarium solani, Aspergillus flavus, dan PeniciIlium sp.. Chvsosporium sp. merupakan cendawan yang paling dominan terbawa benih jarak pagar. Chlysosporium sp. hanya ditemukan pada kulit, ha1 ini mungkin dikarenakan cendawan Chrysosporium sp. bersifat saprofit. Pengamatan harna dan penyakit dilakukan pada pembibitan tanaman jarak pagar pada empat petakan terpisah. Pengamatan terhadap hama dilakukan dengan mengamati secara langsung pada tiap tanaman contoh, penangkapan dengan jaring dan metode ground cloth. Serangga hama yang ditemukan adalah Chrysochoris javanus, Pseudococcus sp. dan Valanga sp.. Penyakit yang ditemukan adalah penyakit bercak dam yang sebabkan oleh Pestalotia sp., Colletotrichum sp. dan Curvularia
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