Judul: Keragaman Genetik Plasma Nutfah Jahe (Zingiber officinale Rosc.) Berdasar Karakter Morfologi dan Penanda RAPD
Abstrak: Seleksi genotipe-genotipe unggul akan dapat dilakukan secara efektif dan efisien jika nilai parameter genetik diketahui. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengetahui keragaman karakter kualitatif (2) menduga parameter genetik dan heritabilitas karakter kuantitatif (3) menduga koefisien korelasi antar karakter dan mendapatkan karakter yang dapat digunakan sebagai kriteria seleksi bobot rimpang, kadar minyak atsiri dan kadar gingerol (4) seleksi genotipe-genotipe unggul dengan bobot rimpang, kadar minyak atsiri dan kadar gingerol tinggi. Penelitian dilakukan di Kebun Percobaan Cimanggu, Laboratorium Pengujian Mutu Balittro dan Laboratorium Mikroteknik IPB mulai bulan Desember 2009 hingga Desember 2010. Rancangan yang digunakan adalah acak kelompok lengkap dengan 30 genotipe jahe sebagai perlakuan dan diulang tiga kali. Pengamatan dilakukan pada karakter morfologi, mutu simplisia dan stomata. Hasil penelitian menunjukkan tidak terdapat keragaman pada karakter kualitatif yang berkaitan dengan bentuk daun, sedangkan pada karakter kualitatif rimpang terdapat beberapa keragaman. Seleksi langsung terhadap karakter bobot rimpang dapat dilakukan melalui karakter panjang batang, lebar daun dan jumlah propagul; kadar minyak atsiri dapat diseleksi langsung melalui karakter panjang stomata sedangkan kadar gingerol dapat diseleksi langsung melalui karakter kadar serat. Seleksi dengan menggunakan karakter tersebut efektif karena karakter berkorelasi positif, keragaman yang tersedia luas kecuali pada panjang batang dan kadar serat serta nilai heritabilitas yang tinggi kecuali pada kadar serat. Seleksi terhadap 30 genotipe dengan menggunakan karakter bobot rimpang, kadar minyak atsiri dan kadar gingerol jahe diperoleh dua genotipe dengan karakter bobot rimpang tinggi, kadar minyak atsiri tinggi dan kadar gingerol diatas rata-rata yaitu genotipe 005 (Sukabumi, Jawa Barat) dan genotipe 016 (Tabalong, Kalimantan Selatan).
Keyword: Korelasi, gingerol, keragaman genetik, jahe, heritabilitas, karakter morfologi

Judul: Support Vector Machine (SVM) Method for Classification of The Six of Zingiberaceae Plants Using Selected Variable of Genetic Algorithm Results
Abstrak: Beberapa jenis tanaman rimpang seperti jahe emprit (Zingiber officinale var amarum), jahe merah (Z. officinale var rubrum), lempuyang emprit (Z. americans), lempuyang gajah (Z. zerumbet), lengkuas merah (Alpinia purpurata), dan lengkuas putih (A. galanga) memiliki bentuk dan kegunaan yang mirip. Adanya kemiripan bentuk dan kegunaan yang ada pada tanaman rimpang ini dimungkinkan terjadinya substitusi bahan baku antara satu dengan lainnya sehingga sulit dibedakan, misalnya dalam produk obat herbal, terutama jika dikemas dalam bentuk serbuk. Pusat Studi Biofarmaka Tropika Institut Pertanian Bogor melakukan percobaan terhadap enam tanaman rimpang tersebut dengan menggunakan spektrofometri UV-Vis (Ultraviolet-Visible) untuk mengidentifikasi dan mengautentifikasi kandungan senyawa aktif yang ada pada tanaman tersebut. Penelitian ini difokuskan untuk menggunakan sinyal dari keseluruhan komponen kimia untuk membedakan keenam tanaman yang digunakan. Hafid (2020) telah melakukan penelitian pengklasifikasian terhadap jahe emprit, jahe merah, lempuyang emprit, lempuyang gajah, lengkuas merah, dan lengkuas putih menggunakan analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial tanpa preprocessing diperoleh nilai akurasi 86%, sedangkan dengan menggunakan analisis diskriminan kuadrat terkecil parsial dengan preprocessing diperoleh nilai akurasi 95%. Sedangkan pada penelitian ini metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) untuk memprediksi kelas dari suatu data. Metode SVM juga memiliki kemampuan klasifikasi yang baik dan dapat digunakan untuk data berskala besar dengan peubah penjelas yang banyak serta kekar terhadap pencilan (Steinberg & Colla 1995). Peubah penjelas berperan penting dalam memperoleh hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi. Pada penelitian ini teknik reduksi peubah penjelas menggunakan teknik algoritma genetika. Teknik ini juga sering digunakan dalam bidang kemometrika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine (SVM) dengan identifikasi panjang gelombang menggunakan algoritma genetika sangat efektif dalam mengklasifikasikan enam jenis tanaman rimpang jahe emprit, jahe merah, lempuyang emprit, lempuyang gajah, lengkuas merah dan lengkuas dengan memberikan akurasi sebesar 100% pada peluang mutasi 0.1 dan ukuran populasi 30
Keyword: genetic algorithm, ginger, support vector machine (SVM), UV-Vis  (Ultraviolet-Visible)

Judul: Asymptotic Distribution of Estimator for the Intensity Function of a Doubly Periodic Poisson Process
Abstrak: In this manuscript, estimation of the intensity function of a doubly periodic Poisson process is discussed. It is assumed that only a single realization of the Poisson process is observed in a bounded window [0,n]. It is also assumed that the period of the intensity function is known. The rate of consistency and asymptotic normality of the estimator are formulated. Finally, a confidence interval for the local intensity function is also formulated.
Keyword: