Judul: Kandungan Prolin Dan Asam Askorbat Beberapa Spesies Hoya Dengan Tingkat Sukulensi Berbeda Pada Cekaman Kekeringan
Abstrak: Hoya merupakan tanaman epifit merambat yang memiliki tipe daun sukulen dan non sukulen. Hoya sukulen lebih memiliki sifat tahan terhadap kekeringan dibandingkan dengan Hoya non sukulen. Salah satu mekanisme pertahanan tanaman terhadap kekeringan adalah dengan mengakumulasi senyawa prolin dan asam askorbat. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh cekaman kekeringan terhadap kandungan prolin dan asam askorbat pada tanaman Hoya dengan tingkat sukulensi yang berbeda sebagai indikasi ketahanan terhadap kekeringan. Perlakuan cekaman dilakukan selama 28 hari terhadap empat spesies Hoya yaitu H. densifolia (non sukulen), H. bandaensis (semi sukulen), H. verticillata, dan H. latifolia (sukulen). Hasil menunjukkan bahwa cekaman kekeringan meningkatkan kadar prolin dan asam askorbat (ASA) pada spesies Hoya yang diuji. Hoya sukulen memiliki kadar prolin dan ASA yang lebih tinggi dibandingkan dengan Hoya non sukulen. Hoya verticillata (sukulen) memiliki peningkatan kandungan prolin dan ASA tertinggi saat tercekam kekeringan. Oleh karena itu H. verticillata merupakan spesies Hoya yang tahan kekeringan yang dicirikan dengan daun sukulen dan kadar prolin dan ASA yang tinggi.
Keyword: Hoya, asam askorbat, prolin, kekeringan, sukulen, non sukulen

Judul: Lintasan Fotosintesis Tanaman Hoya Dengan Tingkat Sukulensi Daun Berbeda-Beda Dan Pengaruhnya Terhadap Penghindaran Cekaman Kekeringan.
Abstrak: Hoya adalah genus tanaman epifit yang terdiri dari banyak spesies dengan karakteristik morfologi dan anatomi daun sukulen dan non sukulen. Sukulensi umumnya diketahui sebagai salah satu ciri tanaman dengan jalur fotosintesis yang telah beradaptasi pada kondisi kekeringan yakni Crassulacean Acid Metabolism (CAM). Salah satu kriteria untuk menentukan adanya metabolisme CAM adalah dengan mengukur fluktuasi asam organik diurnal. Beberapa hasil penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa spesies-spesies Hoya tertentu memiliki metabolisme CAM. Akan tetapi, penelitian yang sudah dilakukan pada spesies-spesies Hoya tersebut hanya melihat bagaimana lintasan fotosintesisnya tanpa mengkaitkannya dengan tingkat sukulensi daun pada spesies yang berbeda. Tujuan penelitian ini adalah mengukur fotosintesis Hoya dengan tingkat sukulensi daun berbeda-beda pada pemberian air yang berbeda. Selain itu, dilakukan analisis tentang kaitan antara sukulensi daun Hoya dengan lintasan fotosintesis pada kondisi kekeringan untuk mengetahui respon fotosintesis terhadap kekeringan. Penelitian ini menggunakan 5 spesies Hoya dengan tingkat sukulensi daun berbeda yang berasal dari koleksi Kebun Raya Bogor yakni; H. verticillata dan H. latifolia (sukulen), H. bandaensis (semi sukulen), H. densifolia dan H. multiflora (non sukulen). Karakteristik sukulensi pada daun Hoya dilihat dari ketebalan daun, kandungan air jenuh daun (SWC), dan kandungan air relatif daun (KAR). Pengaruh sukulensi terhadap fotosintesis dan penghindaran cekaman kekeringan dilihat dari perubahan fluktuasi diurnal asam organik, KAR daun, laju fotosintesis, konduktansi stomata, laju transpirasi, konsentrasi CO2 interseluler, bobot kering tajuk dan bobot kering akar tanaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa H. verticillata dan H. latifolia (sukulen) memiliki ketebalan daun, SWC, dan KAR lebih tinggi dibandingkan H. densifolia dan H. multiflora (non sukulen). Ketebalan daun yang tinggi diikuti dengan tingginya nilai SWC dan KAR. H. multiflora memiliki ketebalan daun paling rendah dan diikuti dengan rendahnya nilai SWC dan KAR dan berbeda (p<0.05) dengan 4 spesies Hoya lainnya. Kandungan asam organik pada daun diukur dengan menggunakan konsentrasi H+. Hasil pengukuran asam organik daun menunjukkan bahwa pada kondisi terairi, lima spesies Hoya menunjukkan adanya fluktuasi kandungan asam organik pada daun selama 20 jam pengukuran seperti umumnya tanaman dengan pola CAM. Pada saat kondisi terairi, H. verticillata menunjukkan ekspresi CAM yang paling kuat diantara empat spesies Hoya lainnya (ΔH+ 99.79 mmol H+ cm-2) diikuti H. bandaensis (ΔH+ 70.63 mmol H+ cm-2), H. multiflora (ΔH+ 45.79 mmol H+ cm-2), H. densifolia (ΔH+ 36.52 mmol H+ cm-2), dan H. latifolia (ΔH+ 28.45 mmol H+ cm-2). Pada kondisi kekeringan ekspresi CAM paling kuat ditemukan pad H. latifolia (ΔH+ 64.05 mmol H+ cm-2) diikuti H. verticillata (ΔH+ 44.37 mmol H+ cm-2), H. bandaensis (ΔH+ 6.58), H. densifolia (ΔH+ 4.67 mmol H+ cm-2). Pada H. multiflora tidak ditemukan adanyaa akumulasi asam organik pada kondisi kekeringan. Pada Hoya sukulen dan semi sukulen, perlakuan kekeringan 28 hari tidak mempengaruhi laju fotosintesis, konduktansi stomata, konsentrasi CO2 interseluler, laju transpirasi, kandungan klorofil a, b dan klorofil total, serta KAR. Bobot kering tajuk dan akar Hoya sukulen dan semi sukulen juga tidak mengalami perubahan yang signifikan. Sebaliknya, pada spesies Hoya non sukulen, kekeringan berpengaruh signifikan pada pada beberapa parameter. Pada H. densifolia (non sukulen), terjadi penurunan signifikan pada laju transpirasi dan KAR daun ketika kekeringan, sedangkan untuk parameter lainnya tidak signifikan. Pada H. multiflora (non sukulen), perubahan signifikan terjadi
Keyword: CAM cycling, Fotosintesis CAM, Hoya sukulen, Non-sukulen

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: