Judul: Desain Dan Uji Performansi Mesin Penyerat Pisang Abaka (Musa Textilis Nee)
Abstrak: Abaka merupakan salah satu jenis pisang yang tumbuh baik di daerah tropika. Abaka ditanam untuk diambil seratnya, yaitu dari batangnya yang merupakan kumpulan dari pelepah-pelepah daun. Serat abaka digunakan seeaJ'a luas karena keunggulan seratnya. Kegunaan serat abaka diantaranya adalah sebagai bahan baku tali kapal, pembungkus kabel laut, bahan tekstil, pembungkus teh eelup, pembungkus tembakau, jok kursi, kerajinan tangan, kertas sigaret, pamper bayi, tenun kasal', kertas tisu, dan sebagai bahan baku uang kertas serta sebagai bahan pembuat kertas berharga. Untuk mengembangkaJl serat abaka salah satunya harus didukung dengan pengembangan alat penyerat abaka yang mampu menyerat dengan kapasitas tinggi, hasil seratannya bagus. Mesin penyerat pi sang abaka yang diraneang menggunakan tenaga motor Iistrik 1 HP yang menghasilkan tenaga putar, disalurkan untuk mcnggerakkan mesin penyerat abaka. Dalam mengoperasikan mesin ini membutuhkan seorang operator dengan tingkat ketrampilan biasa, tidak memerlukan keahlian khusus. Proses penyeratan dengan mesin penyerat abaka ini prinsip keljanya hampir sama dengan penyeratan seeara manual, pada awalnya pelepah batang dipotong sesuai dengan kebutuhan, kemudian dimasukkan di antara tabung penjepit untuk menghancurkan jaringan parenkim dan memeras air. Pelepah batang pi sang kemudian masuk ke dalam sisi antm'a bilah pisau penyerat pada tabung penyerat dengan plat penahan, dipisahkan dari parenkimnya, keluar dalam bentuk sera!. Mutl! serat terbesar ymlg dihasilkan adalah mutl! A, yaitu beratnya 26.151 g, panjangnya 190 dan 170 em, 78 % dari keseluruhan serat yang dihasilkan. Seral yang paling sedildt adalah serat mutu D beratnya 1.332 g, seldtar 4 %, panjaJlgnya 80 em. Serat mutu E beratnya 6.16 g, sekitar 18 %, panjangnya kurang dari 80 em. Berat keseluruhan serat yang dihasilkan adalah 33.645 g. Rendemen serat yang dihasilkan sebesar 3.3645 %. Kapasitas lapang mesin penyerilt ini adalah 75 kg/j am, sedangkan kapasitas teoritis mesin penyerat ini adalah 168 kg/jam, sehingga efisiensi mesin penyerat abaka ini adalah 45 persen. Dengan jam keIja 8 jam/hari, satu hari mesin mampu menyerat sebanyak 600 kg bahan baku, dengan rendemen 3.3645 %, dalam satu hari mesin dapat menghasilkan serat sebanyak 20.2 kg. Beban kerja terbesar yang dikeluarkan ketika mengoperasikan mesin penyerat abaka adalah 1.6385 kkal/menit, beban ketja terendah 1.2889 kkallmenit. Beban ketja rata-rata selama pengoperasian mesin penyerat adalah 1.5140 kkal/menit, peketjaan mengoperasikan mesin penyerat abaka ini termasuk ke dalam pekerjaan sangat ringan.
Keyword: 

Judul: Sifat pulp abaka (Musa textilis Nee) asal Indonesia
Abstrak: Abaka merupakan tanaman penghasil serat panjang berkualitas tinggi yang diperoleh dari kelopak batang. Tanaman ini dibudidayakan karena seratnya digunakan sebagai bahan tali kapal yang sangat kuat dan tahan terhadap air garam. Kegunaan lain yang lebih penting dari serat abaka adalah sebagai bahan tenun, anyaman, dan bahan baku industri tekstil. Selain itu, serat abaka dapat pula diolah untuk bahan baku beberapa jenis kertas yang memerlukan ketahanan dan daya simpan yang tinggi, seperti kertas uang, kertas dokumen, kertas peta, kertas saring, dan kertas berharga lainnya. Abaka di Indonesia belum banyak diteliti dan dikembangkan. Dengan eksplorasi ke beberapa wilayah di Indonesia, mungkin dapat ditemukan ciri plasma nutfah yang mempunyai potensi baik untuk dikembangkan sebagai bahan baku pulp dan kertas. Penelitian ini bertujuan untuk menjajaki sifat fisik dan kimia pulp abaka (Musa textilis Ncc) asal Indonesia yang berpotensi sebagai bahan baku pulp dan kertas dengan menggunakan proses soda dan proses semikimia sulfit netral (NSSC) yang cocok dilakukan di industri skala kecil. Pembuatan pulp dilakukan dengan menggunakan proses soda terhadap abaka asal Bogor (no. 4, 34, dan 35) serta abaka asal Malang. Proses NSSC hanya dilakukan terhadap abaka asal Malang. Sifat kimia pulp yang diuji meliputi rendemen total, bilangan permanganat, dan analisis lindi hitam. Sifat fisik lembaran pulp meliputi indeks sobek, indeks tarik, indeks retak, dan ketahanan lipat. Sifat optik yang diuji adalah opasitas dan derajat putih. Pulp abaka asal Bogor, yaitu nomor 4, 34, dan 35 dengan menggunakan proses soda dan waktu permasakan 2.5 jam mencapai rendemen total antara 50 dan 60%. Pulp abaka Malang dengan proses dan waktu pemasakan yang sama mencapai rendemen di atas 60%. Pada proses NSSC rendemen tertinggi diperoleh abaka Malang pada kadar Na2SO3 12% dan waktu pemasakan 2.5 jam, yaitu sekitar 72%. Rendemen terendah diperoleh pada kadar Na2SO3 14% dengan waktu pemasakan 3.5 jam, yaitu 71%....
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