Judul: Kinerja sistem pendinginan larutan nutrisi pada budidaya tanaman secara hidroponik dengan penempatan tangki larutan nutrisi di dalam tanah
Abstrak: Pada kawasan yang beriklim tropis, penggunaan greenhouse memerlukan perencanaan yang berbeda dibandingkan dengan greenhouse di daerah subtropika. Di daerah subtropika, penggunaan greenhouse bertujuan untuk menjebak radiasi matahari agar temperatur udara di dalamnya tidak terlalu rendah sehingga digunakan rancangan greenhouse yang kedap. Penggunaan greenhouse di daerah tropika bertujuan untuk melindungi tanaman dari hujan dan sedapat mungkin memperbesar laju ventilasi alamiah untuk mencegah temperatur udara yang terlalu tinggi di dalam greenhouse (Suhardiyanto, et al 2007). Penggunaan rancangan greenhouse seperti rancangan subtropika di daerah tropika akan mengakibatkan temperatur udara di dalam greenhouse seringkali sangat tinggi. Untuk mencegah temperatur udara yang terlalu tinggi dapat dilakukan dengan memperbesar laju ventilasi di dalam greenhouse atau dengan menggunakan mesin pendingin. Namun penggunaan mesin pendingin ini akan memperbesar biaya operasional. Untuk menyiasatinya, pendinginan tidak harus diaplikasikan untuk seluruh ruangan dalam greenhouse, melainkan hanya pada daerah perakaran. Pendinginan daerah perakaran tanaman dengan cara mendinginkan larutan nutrisi ini dapat dilakukan dengan mesin pendingin atau dengan cara meletakkan tangki larutan nutrisi di dalam tanah. Penempatan tangki di dalam tanah ini relatif lebih sedikit biaya operasionalnya daripada menggunakan mesin pendingin, paling tidak dari konsumsi listrik mesin pendingin akan berkurang.
Keyword: Temperatur, Prinsip-prinsip perpindahan panas, Aliran fluida dalam pipa

Judul: Analisis pindah panas aliran larutan nutrisi melalui pipa dalam tanah pada sistem hidroponik
Abstrak: Tanaman sangat membutuhkan kondisi yang sesuai untuk dapat tumbuh dan berkembang. Beberapa faktor lingkungan yang sangat mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan tanaman adalah temperatur udara di sekitar tanaman, temperatur media tanam, kelembaban media tanam, kelembaban nisbi udara, intensitas cahaya matahari, kecepatan angin dan ketersediaan unsur hara. Penggunaan rumah kaca (greenhouse) untuk budidaya tanaman secara hidroponik merupakan salah satu alternatif untuk menciptakan lingkungan yang sesuai untuk pertumbuhan tanaman. Tetapi penggunaan rumah kaca di daerah tropik untuk budidaya tanaman akan memberikan dampak yang nyata terhadap peningkatan temperatur di dalam rumah kaca. Salah satu metode untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan mengalirkan larutan nutrisi yang didinginkan ke daerah perakaran. Metode pendinginan larutan nutrisi ini dilakukan dengan menempatkan tangki larutan nutrisi dan penanaman pipa utama pada jaringan irigasi tetes pada kedalaman tertentu. Hal ini diharapkan dapat menurunkan temperatur larutan nutrisi yang akan dialirkan ke daerah perakaran. Tujuan dari penelitian ini terdiri dari tujuan umum dan tujuan khusus dengan tujuan umum yaitu mempelajari kemungkinan penempatan tangki larutan nutrisi dalam tanah sebagai alternatif pendinginan terbatas pada hidroponik substrat sedangkan untuk tujuan khusus yaitu membandingkan temperatur larutan nutrisi pada tangki di dalam tanah dan di atas tanah, membandingkan temperatur larutan nutrisi yang masuk dan keluar dari pipa dalam tanah dan melakukan validasi model simulasi pindah panas dengan membandingkan temperatur larutan nutrisi yang keluar dari pipa dalam tanah hasil pengukuran dan hasil simulasi. Penelitian ini dilakukan di rumah kaca (greenhouse) Laboratorium LBP, Jurusan TEP, FATETA, IPB yang terletak di Leuwikopo, Darmaga Bogor dan dilakukan pada bulan April Juli 2002. Alat dan bahan yang digunakan adalah rumah kaca, tangki larutan nutrisi, pompa air, pipa utama, pipa cabang, pipa penetes, emiter, gelas ukur, EC meter, termokopel, hybrid recorder, oil bath, termometer standar, weather station, translator, komputer, tanaman paprika dan nutrisi. Pengukuran parameter lingkungan meliputi temperatur larutan nutrisi dalam pipa utama (pada kedalaman 5 m dan 0 m), temperatur dinding pipa utama dan temperatur tanah (pada kedalaman 2.5 m), temperatur larutan nutrisi pada tangki larutan nutrisi di dalam tanah dan di atas tanah, temperatur larutan nutrisi yang keluar dari emiter baik dari tangki larutan nutrisi di dalam tanah maupun di atas tanah, temperatur di dalam rumah kaca dan temperatur lubang tempat tangki larutan nutrisi, radiasi matahari dan temperatur lingkungan di sekitar rumah kaca.
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