Judul: Penggunaan Empirical Orthogonal Function (EOF) untuk Identifikasi Karakteristik Curah Hujan (Studi Kasus: DAS Ciujung-Cidurian)
Abstrak: Rainfall in Indonesia is highly varied in space and time. The purpose of this research was identify spatial and temporal rainfall pattern, examine impact of ENSO on rainfall variability, and obtain the location of stations which had great impact on rainfall variability. The method used Empirical Orthogonal Function (EOF) and Rotated Empirical Orthogonal Function (REOF). From EOF obtained annual and seasonal rainfall variance dominated by monsoon system. Type of mountain topography also contributed on rainfall variability. EOF seasonal temporal patterns related with ENSO. It was seen from high value of correlation between EOF coefficient and SOI. Correlation between EOF1 with MAM, JJA, and SON period respectively -0.467, 0.413, and 0.32. EOF2 correlated with DJF and SON period with correlation respectively -0.555 and -0.588. Rotated Empirical Orthogonal Function (REOF) was used to see the contribution of each observation station by rotating the EOF. Type of rotation is varimax rotation.The result of rotation showed factor1 was determined by two station, Ragas Hilir and Jongjing station whereas other factors were determined by one stasion only.
Keyword: 

Judul: Analisis Empirical Orthogonal Function (Eof) Berbasis Singular Value Decomposition (Svd) Pada Data Curah Hujan Indonesia.
Abstrak: Curah hujan merupakan salah satu parameter atmosfer yang sulit diprediksi karena mempunyai keragaman tinggi baik secara spasial maupun temporal. Sebagai negara kepulauan, Indonesia mempunyai garis pantai yang panjang dan berpegunungan, sehingga memengaruhi arus udara, perubahan cuaca, iklim, dan hujan. Selain itu, Indonesia mempunyai variasi suhu kecil, sementara variasi curah hujan yang cukup tinggi. Data curah hujan merupakan data yang memiliki dimensi matriks yang cukup besar dan sulit untuk dianalisis. Oleh karena itu, dibutuhkan cara yang tepat untuk menganalisis data tersebut agar diperoleh informasi yang bermanfaat. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk menganalisis data tersebut adalah menggunakan teknik pereduksian dimensi yang dikenal dengan Analisis Komponen Utama (AKU) atau disebut analisis Empirical Orthogonal Function (EOF). Analisis EOF merupakan suatu metode untuk menentukan pola-pola dominan pada data yang berevolusi dalam ruang dan waktu. EOF atau AKU dikatakan sebagai transformasi Hotelling yang merupakan suatu teknik untuk menyederhanakan suatu himpunan data dengan mereduksi dimensi menjadi lebih kecil dengan mempertahankan sebanyak mungkin variasi dalam himpunan data asal. Peubah baru yang merepresentasikan data dengan dimensi yang lebih kecil disebut dengan Komponen Utama, dalam penelitian ini disebut dengan mode EOF. Secara aljabar, mode EOF yang diperoleh merupakan kombinasi linear dari semua peubah asli yang memiliki varian terbesar secara berurutan dan tidak berkorelasi dengan EOF sebelumnya. Analisis EOF berbasis Singular Value Decomposition (SVD) pada penelitian ini digunakan untuk mendapatkan pola-pola dominan pada data yang berevolusi dalam ruang dan waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode EOF berbasis SVD untuk mereduksi data curah hujan Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43. Selanjutnya akan dianalisis pola dominan dari data baik secara temporal maupun spasial, dan dihitung error norm matriks untuk melihat nilai kesalahan dari mode EOF yang diperoleh. Analisis EOF dilakukan terhadap data curah hujan TRMM 3B43 di wilayah cakupan Indonesia dalam rentang waktu bulanan selama 204 bulan. Hasil analisis menunjukkan bahwa lima nilai singular terbesar memiliki total varian sebesar 90.03%. Hal ini menunjukkan bahwa seluruh data dapat diwakili dengan lima mode EOF. Mode EOF pertama menjelaskan 30.68% dari total varian. Mode EOF kedua sampai kelima masing-masing menjelaskan 19.89%, 16.82%, 11.43% dan 11.19% dari total varian. Setiap mode EOF yang diperoleh menggambarkan pola spasial, sedangkan vektor singular menggambarkan pola temporal. Efektifitas dari lima mode EOF yang dihasilkan tersebut diuji untuk dapat menghampiri data asli. Hampiran data asli diperoleh dengan menentukan nilai kesalahan dari hasil reduksi menggunakan teknik error norm matriks.
Keyword: curah hujan TRMM 3B43, analisis empirical orthogonal function (EOF), singular value decomposition (SVD), error norm matriks

Judul: Hormon-Hormon Plasenta
Abstrak: Hormon plasenta adalah hormon yang dihasilkan plasenta selama kebuntingan seekor hewan betina atau wanita. Hormon ini dioerlukan untuk memepertahankan kebuntingan, memulai, dam mempermudah proses kelahiran. Berdasarkan susunan kimia, hormon plasenta dapat dibedakan menjadi dua yaitu hormon protein dan ateroid. Hormon protein terdiri dari Gonadotropin (HCG dan PMSG)dan RElaksin, sedangkan hormon ateroid terdiri dari progesteron dan estrogen. Plasenta juga menghasilkan prostaglandin, walaupun tidak termasuk dalam definisi hormon tapi preparat biologi ini berhubungan erat dengan proses hormon reproduksi.
Keyword: