Judul: Model Aditif Statistical Downscaling untuk Prediksi Curah Hujan
Abstrak: Perubahan iklim di Indonesia sering menjadi ancaman serius, khususnya di bidang pertanian. Peubah yang sering digunakan dalam penelitian yang berkaitan dengan dampak perubahan iklim adalah curah hujan. Oleh karena itu, peramalan curah hujan akan memberikan kontribusi positif bagi pembangunan pertanian. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan data satelit Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) dan data luaran Global Circulation Model (GCM) untuk meramal curah hujan. Data satelit TRMM dan data GCM digunakan sebagai peubah prediktor, sedangkan peubah responnya adalah data curah hujan lokal yaitu data curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu pada periode 1998 sampai dengan 2008. Data TRMM dan GCM merupakan data iklim yang bersifat global, oleh karena itu untuk mendapatkan data curah hujan yang bersifat lokal perlu diterapkan Statistical Downscaling (SD). Pada umumnya data TRMM dan GCM berdimensi besar dan multikolinear, masalah ini diselesaikan dengan menggunakan Analisis Komponen Utama (AKU). Sebuah metode pemulusan spline digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara data curah hujan dengan komponen utama (KU) TRMM dan GCM yang belum diketahui secara pasti. Masalah hubungan nonlinier diatasi dengan suatu metode alternatif yang lebih fleksibel terhadap asumsi yang disebut metode nonparametrik. Metode nonparametrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah model aditif dengan menggunakan algoritma backfitting. Secara rinci penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengetahui pola hubungan antara data curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM menggunakan metode pemulusan spline; (2) membentuk model aditif SD untuk menduga curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM; dan (3) membandingkan model aditif SD dengan data TRMM dan dengan GCM. Analisis komponen utama menghasilkan satu KU data TRMM pada 96% proporsi kumulatif dan empat KU data GCM pada 95% proporsi kumulatif. Proses pemulusan menunjukkan bahwa data curah hujan memiliki hubungan nonlinier dengan KU1-TRMM, KU3-GCM dan KU4-GCM, dan linear dengan KU1-GCM dan KU2-GCM. Dari seleksi model yang dilakukan diperoleh bahwa tingkat akurasi model aditif SD dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka lebih tinggi dari pada KU GCM dan peubah boneka. Model dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 24.07, 25.93, dan 0.98, sedangkan model dengan prediktor KU GCM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 28.08, 31.85, dan 0.975. Dengan demikian nilai dugaan curah hujan dari model aditif SD dengan data TRMM dapat dimanfaatkan sebagai penduga data curah hujan yang hilang.
Keyword: Tropical Rainfall Measuring Mission, Global Circulation Model, Statistical Downscaling, Principal Component Analysis, Additive Model

Judul: Model Aditif Statistical Downscaling untuk Prediksi Curah Hujan
Abstrak: Perubahan iklim di Indonesia sering menjadi ancaman serius, khususnya di bidang pertanian. Peubah yang sering digunakan dalam penelitian yang berkaitan dengan dampak perubahan iklim adalah curah hujan. Oleh karena itu, peramalan curah hujan akan memberikan kontribusi positif bagi pembangunan pertanian. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan data satelit Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) dan data luaran Global Circulation Model (GCM) untuk meramal curah hujan. Data satelit TRMM dan data GCM digunakan sebagai peubah prediktor, sedangkan peubah responnya adalah data curah hujan lokal yaitu data curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu pada periode 1998 sampai dengan 2008. Data TRMM dan GCM merupakan data iklim yang bersifat global, oleh karena itu untuk mendapatkan data curah hujan yang bersifat lokal perlu diterapkan Statistical Downscaling (SD). Pada umumnya data TRMM dan GCM berdimensi besar dan multikolinear, masalah ini diselesaikan dengan menggunakan Analisis Komponen Utama (AKU). Sebuah metode pemulusan spline digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara data curah hujan dengan komponen utama (KU) TRMM dan GCM yang belum diketahui secara pasti. Masalah hubungan nonlinier diatasi dengan suatu metode alternatif yang lebih fleksibel terhadap asumsi yang disebut metode nonparametrik. Metode nonparametrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah model aditif dengan menggunakan algoritma backfitting. Secara rinci penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengetahui pola hubungan antara data curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM menggunakan metode pemulusan spline; (2) membentuk model aditif SD untuk menduga curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM; dan (3) membandingkan model aditif SD dengan data TRMM dan dengan GCM. Analisis komponen utama menghasilkan satu KU data TRMM pada 96% proporsi kumulatif dan empat KU data GCM pada 95% proporsi kumulatif. Proses pemulusan menunjukkan bahwa data curah hujan memiliki hubungan nonlinier dengan KU1-TRMM, KU3-GCM dan KU4-GCM, dan linear dengan KU1-GCM dan KU2-GCM. Dari seleksi model yang dilakukan diperoleh bahwa tingkat akurasi model aditif SD dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka lebih tinggi dari pada KU GCM dan peubah boneka. Model dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 24.07, 25.93, dan 0.98, sedangkan model dengan prediktor KU GCM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 28.08, 31.85, dan 0.975. Dengan demikian nilai dugaan curah hujan dari model aditif SD dengan data TRMM dapat dimanfaatkan sebagai penduga data curah hujan yang hilang.
Keyword: Tropical Rainfall Measuring Mission, Global Circulation Model, Statistical Downscaling, Principal Component Analysis, Additive Model

Judul: Biology Of Columbia Lance Nematode (Hoplolaimus Columbus Sher) On Soybean Excised Root Culture
Abstrak: S. Supramana, S. A. Lewis,.J. D. Mueller, B. A. Fortnum, and R. E. Ballard. 2001. Biology of Columbia lance nematod. ~ (Hoplolaimus columbus Sher) on soybean excised root culture. Nematropica 31 :283-2~)O. Feeding, egg development and oviposition, embryology, and postembtyonic development or Hoplolaimus col'lmbuswere observed on soybean (cultivar Hutcheson) excised root culture in Gam borg's B5 medium (pH 5.7,1.3% agar). Petri plate sterile cultures were placed inverted on a heated microscope stage (30°C) and observations were conducted using a color video camera and a time lapse digital videoca:;sette recorder. Oocytes were obsetved in each gonad 38 hours after feeding commenced and all egg possessing a terminal stalk was laid 96 hours later. Eggs were deposited it, the one-celled stag~ and a total of 217 hours (9 days) was required for a"newly laid egg to develop into a hatching second-stage juvenile at 30°C. Postembryonic development consisted of threejuvenile stages and an adult female with prior feeding occurring before molts and oviposition. The nematode fed ectoparasiticallyon the subepidermal cells and endoparasitically in the cortex and outer vascular tissue and remained at the infection site for 2·9 days. Key words: Columbia lance nematode, embryology, excised root culture, feeding behavior, HOfilo{aimus columbus, life cycle, oviposition, postembryonic development, soybean.
Keyword: