| dc.description.abstract | Penelitian ini ingin berkontribusi pada peningkatan produktifitas tanaman pangan dan perkebunan melalui penguatan kuantitatif pada pemodelan serangan hama/penyakit tanaman pada beberapa komoditas tanaman pangan maupun perkebunan seperti kopi, kakao, dan kedelai. Permasalahan pada pemodelan serangan hama/penyakit dalam penelitian berawal dari pencatatan data serangan hama/penyakit yang dilakukan dalam beberapa bentuk yaitu (i) pencatatan persentase serangan (ii) pencatatan dalam bentuk cacahan/counting populasi hama atau banyaknya tanaman terserang, dan (iii) pencatatan tingkat keparahan (severity) serangan hama/penyakit dalam bentuk kategorik. Ketiga bentuk pencatatan tersebut memerlukan penanganan pemodelan secara khusus, guna meningkatkan keakuratan model dan eksplorasi informasi penting tentang serangan hama/penyakit. Beberapa permasalahan muncul pada masing-masing bentuk pencatatan data tersebut. Pemodelan persentase serangan melalui model Log-binomial menghadapi masalah ketakkonvergenan yang nyata, sedangkan pada pencatatan cacahan menghadapi setidaknya dua masalah utama yaitu pengamatan nilai nol danoverdispersi. Sehingga secara matematis, pengembangan pada model serangan hama/penyakit ini menjadi mutlak diperlukan. Sedangkan pada pencatatan tingkat keparahan, pengembangan dilakukan sebagai upaya perluasan untuk memberikan model yang mampu memberikan informasi yang lebih bermanfaat tentang tingkat keparahan atau tingkat kerusakan pertanaman akibat serangan hama/penyakit. Dalam hal ini peneliti memiliki keyakinan sementara bahwa pengembangan ini dapat dilakukan dari apa yang diperoleh dari hasil pengembangan dua permasalahan sebelumnya, yaitu model Log-Binomial dan model Poisson.
Hasil yang telah dicapai yaitu (1) Pengembangan model cacahan dapat dilakukan melalui perluasan model Poisson menuju model Zero Inflated Poisson (ZIP). Hal ini dimotivasi oleh keterbatasan Poisson pada asumsi kesamaan ragam dan rataan.Perluasan ini menjadi memungkinkan karena distribusi ZIP diperoleh dengan mengakomodir distribusi binomial kedalam distribusi Poisson. (2) Perluasan dari Poisson ke ZIP telah dapat dilakukan pada model aditif dan akan dilakukan pada model multiplikatif. (3) Dengan kemajuan teknologi computer dan jaringan internet, komputasi statistika telah memasuki era online programming dengan berbasis web. Komputasi statistika dapat dilakukan secara online dan telah difasilitasi oleh UPT TI UNEJ untuk kepentingan riset yang leih luas di Universitas Jember. Hal ini dapat dilakukan dengan mengakses http://rstudio.unej.ac.id tentunya dengan mendapatkan user acont dan password lebih dulu, untuk tujuan keamanan dan privacy. (4) Deseminasi hasil penelitian ilmiah dilakukan pada Seminar Nasional Matematika 2014, 19 November 2014 untuk hasil tentang model aditif-multiplikatif pada distribusi Poisson dan masalah overdispersi. Sedangkan hasil tentang model multiplikatif Poisson dan ZIP dipresentasikan pada The 13th Islamic Countries Conference on Statistical Sciences (ICCS-13) di Bogor Desember 2014. (5) Publikasi akan dilakukan pada jurnal nasional ber-ISBN yaitu Jurnal Ilmu Dasar.
Keywords: Counting Data, Poisson, Negative Binomial, excess zero, ZIP, ZINB, overdispersi. | en_US |
