Judul: Kandungan asam indol asetat cacing tanah, Pheretima hupiensis pada berbagai media tumbuh
Abstrak: Asam indol asetat (indole acetic acid/AIA) merupakan salah satu hormon tumbuh yang merupakan bagian dari kelompok hormon auksin. AIA disintesis pada ujung tumbuhan yang mengalami pertumbuhan dan dalam konsentrasi yang sedikit mampu memberikan perubahan secara fisik terthadap pertumbuhan dan perkembangan tanaman. Cacing tanah sebagai salah satu organisme tanah memiliki potensi sebagai penghasil AIA. Cacing tanah usia dewasa ditumbuhkan dalam pot yang diberi perlakuan dan diletakkan dalam rumah kaca. Setelah dua bulan cacing dipanen dan diukur kandungan AIA pada tubuh dan kastingnya. Sebagai data tambahan juga diukur kandungan AIA pada akar tanaman kedelai.
Keyword: 

Judul: Kajian Ekstrak Kecambah Kedelai sebagai Media Mikroba Unggulan untuk Produksi Indole-3-Acetic Acid (IAA).
Abstrak: Indole-3-actic-acid (IAA) merupakan hormon auksin yang berperan dalam mengontrol banyak proses fisiologi dalam tumbuhan. Beberapa bakteri PGPR (Plant growth promoting rhizobacteria) mampu menghasilkan IAA. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan mikroba unggulan dan media tumbuh terbaik untuk produksi IAA. Seleksi dilakukan terhadap 7 isolat bakteri dengan menggunakan spektrofotometer dan kromatografi lapis tipis (KLT). Semua isolat bakteri yang diuji mampu menghasilkan IAA. Diperoleh 3 isolat unggul, yaitu isolat Dieng 7F, 7D, dan Pupuk Sehat 1.2. Isolat unggul yang diperoleh diuji kemampuan menghasilkan IAA dengan menggunakan kromatografi cair kinerja tinggi (KCKT). Isolat Dieng 7F memproduksi IAA paling tinggi pada media tumbuh disuplementasi ekstrak kecambah kacang kedelai sebesar 66.4607 ppm dalam waktu inkubasi 48 jam.
Keyword: Plant growth promoting rhizobacteria, Indole-3 acetic acid, growth medium, extract of bean seed

Judul: How Robust Are Robust Regression Methods Really With Respect To Outliers and Influential Points?
Abstrak: Since the first time Least Squares Regression was developed, many researchers use this method to predict and describe the relationship between explanatory variable and response variable. The basic concept of classical least squares regression is minimizing the sum of the squared residuals. This concept has weaknesses whenever there are outliers and/or influential points. So many researchers have produced more robust versions of this estimator. Huber M Regression and Least Median of Square methods are some robust methods. In order to know when we have to use robust methods, this paper attempts to study robustness of M Regression and Least Median squares (LMS) toward extreme outliers and influential points with regard to accuracy of the estimator utility data simulation. This research is focused on simple linear regression with four data cases. The cases are data sets with influential points, position of outliers, proportion of outliers, and combination of influential point and outlier. It seems that Huber M Regression call handle influential points. and outliers in small proportions while Least Median Square is better to be used against outliers in large proportions. Parameter bias, R square and, standard error were used to compare the methods.
Keyword: