Judul: Kerusakan tanaman padi ( Oryza sativa L. ) varietas IR-64 dan Cisadane oleh Oxya spp. (Orthoptera : Acrididae )
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kamampuan Oxya spp. dalam merusak daun padi varietas IR-64 dan Cisadane pada fase vegetatif, bunting dan masak susu. Penelitian dilakukan di Rumah Kaca Kebun Percobaan Cikabayan, dan di Laboratorium Taksonomi Serangga, Departemen Hama dan Penyakit Tumbuhan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Pengamatan meliputi kerusakan daun pada berbagai fase tanaman padi dan kerusakan daun pada berbagai tingkat populasi Oxya spp. Data diolah dengan menggunakan rancangan percobaan Rancangan Acak Lengkap (RAL) melalui program Minitab. Pembanding nilai tengah dilakukan dengan uji Tukey a = 0.05. Gejala kerusakan yang khas akibat serangan Oxya spp. adalah adanya gigitan yang agak kasar pada daun padi. Gigitan Oxya spp. dapat dimulai dari bagian tengah helaian daun, sehingga menimbulkan gejala lubang-lubang kecil yang menyebar hampir pada seluruh helaian daun. Gigitan dapat pula dimulai dari tepi hingga menghabiskan seluruh helaian daun dan meninggalkan pertulangan daun. Luas daun padi yang diserang oleh 5 ekor Oxya spp. per hari cukup besar pada fase vegetatif, baik pada varietas IR-64 (2,61 ± 1,87 cm²) maupun Cisadane (3,94 ± 1,98 cm³) per tanaman padi. Varietas Cisadane mengalami luas kerusakan daun lebih tinggi dari pada IR-64 untuk semua fase perkembangan padi. Pada rumpun padi, Oxya spp. lebih banyak menyerang pada helaian daun yang lebih luar. Hal tersebut terjadi baik pada padi varietas IR-64 maupun Cisadane. Luas kerusakan daun pada berbagai tingkat populasi Oxya spp. (satu, tiga, lima, tujuh dan sembilan ekor) menunjukkan data yang cukup bervariasi. Pada populasi paling rendah (1 ekor) dengan luas kerusakan daun 2,45 ± 0.27 cm². daun tampak berlubang-lubang kecil dan terdapat robekan-robekan kecil pada tepi helaian daun. Kerusakan daun oleh Oxya spp. dengan populasi 9 ekor menunjukkan nilai yang cukup tinggi (18,90 1,65 cm²). Gejala kerusakan tersebut berupa robekan-robekan cukup besar hampir terdapat di seluruh bagian helaian daun padi. Pada beberapa daun padi, gigitan Oxya spp. bahkan dapat menghabiskan seluruh helaian daun.
Keyword: 

Judul: Pengamatan serangga predator dan parasitoid Oxya spp. (Orthoptera:Acrididae) pada pertanaman padi dan talas di daerah Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menginventarisasi dan mengamati musuh alami Oxya spp. berupa parasitoid dan predator pada pertanaman talas dan padi di beberapa wilayah Bogor, yaitu Cibeureum dan Laladon (Kabupaten Bogor) serta Bubulak, Ciapus dan Situgede (Kotamadya Bogor). Untuk keperluan ini dilakukan penjaringan pada pertanaman padi yang berdekatan dengan pertanaman talas untuk mendapatkan predator Oxya spp. dan pengambilan sampel telur untuk mendapatkan parasitoid telur Oxya spp. Pada setiap lokasi pengamatan dilakukan penjaringan sebanyak 50 kali ayunan jaring untuk setiap kali pengamatan. Selain itu diambil 20 kelompok telur Oxya spp. pada pelepah daun talas yang menampakkan gejala peletakan telur. Pada setiap lokasi pengamatan dilakukan tujuh kali kunjungan dengan selang waktu 7 hari. Predator nimfa Oxya spp. yang ditemukan adalah Conocephalus sp. (Orthoptera: Tettigoniidae), Hierodula sp. (Mantodea: Mantidae) dan predator telur Stenoscinis sp. (Diptera: Chloropidae). Conocephalus sp. paling banyak ditemukan di Bubulak dan merupakan predator yang dominan di semua lokasi pengamatan. Predator lainnya yaitu Hierodula sp. paling banyak ditemukan di Laladon, sedangkan Stenoscinis sp. hanya ditemukan di Ciapus dengan populasi sangat rendah di lapangan. Conocephalus sp. merupakan predator yang potensial bagi Oxya spp. Nimfa Conocephalus sp. mampu memangsa 2,3 nimfa hama, sedangkan imago predator mampu memangsa 2,4 nimfa hama. Parasitoid yang menyerang telur Oxya spp. adalah Scelio sp. (Hymenopetra: Scelionidae) dan Eurytoma sp. (Hymenoptera: Eurytomidae). Scelio sp. paling banyak dijumpai di Ciapus dengan tingkat parasitisasi 45,20%. Parasitoid lainnya yaitu Eurytoma sp. ditemukan dengan populasi sangat rendah. Telur Oxya spp. yang sehat berwarna kuning dan terdapat bakal mata. Telur yang terparasit berwarna kuning kecoklatan dan terlihat parasitoid di dalamnya. Penetasan telur Oxya spp. paling banyak terjadi pada selang 16 sampai 20 hari sejak pengambilan dari lapangan, sedangkan parasitoid telur paling banyak keluar pada selang 21 sampai 30 hari. Di lokasi pengamatan tidak ditemukan musuh alami Oxya spp. berupa patogen serangga dari kelompok cendawan, bakteri dan virus. Di Situgede ditemukan nematoda sekitar kelompok telur hama pada pelepah daun talas, tetapi belum diketahui peranan nematoda tersebut terhadap Oxya spp.
Keyword: parasitoid insects, Oxya spp., taro plantations

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