Judul: Pendugaan Kecepatan Arus Sungai dengan Menggunakan Regresi Piecewise (Studi Kasus Sungai Soos Creek di Negara Bagian Washington)
Abstrak: Pada aliran sungai Soos Creek yang berada di Negara bagian Washington, kecepatan arus aliran sungai meningkat pesat dengan meningkatnya debit, tetapi peningkatan kecepatan arus air mengalami penurunan ketika mendekati nilai tertentu. Hal tersebut mengindikasikan bahwa kecepatan aliran air dan debit air sungai Soos Creek memiliki hubungan yang non-linear. Regresi piecewise dapat diterapkan untuk menduga kecepatan aliran sungai Soos Creek. Regresi piecewise adalah salah satu model regresi yang dapat digunakan pada kondisi model linear berganda (multiple linear model) untuk memperoleh model pada rentang x yang berbeda. Titik perubahan trend kecepatan arus aliran sungai disebut titik patahan. Banyaknya titik patahan dapat ditentukan dari plot yang dibuat dengan menggunakan pemulusan nonparametrik LOESS fit. Model regresi piecewise dibangun dengan menggunakan prosedur PROC NLIN yang memerlukan parameter awal. Parameter awal regresi piecewise ditentukan dengan melakukan regresi linear sederhana secara terpisah terhadap masing-masing segmen dengan setiap garis regresi dibuat sesuai dengan data yang memungkinkan untuk meminimumkan kuadrat tengah galat (KTG). Model regresi piecewise terbaik adalah ̂ = 0.680 + 0.018xi ; xi ≤ 123.6 ̂ = 2.607 + 0.002xi ; xi > 123.6 dengan nilai titik patahan yang dihasilkan terletak pada titik 123.6 cfs. Hasil analisis regresi piecewise ini menunjukkan bahwa kecepatan arus aliran sungai meningkat pesat dengan meningkatnya debit air sampai pada titik 123.6 cfs. Selanjutnya pada saat nilai debit air melebihi 123.6 cfs perubahan kecepatan arus aliran sungai mengalami penurunan. Model regresi piecewise mampu menjelaskan keragaman data yang lebih besar dari keragaman yang bisa dijelaskan oleh model regresi linear sederhana karena memberikan nilai koefisien determinasi yang lebih besar.
Keyword: 

Judul: Aplikasi Model SWAT untuk Memprediksi Debit Aliran Sungai DAS Ciliwung Hulu.
Abstrak: DAS Ciliwung Hulu berfungsi sebagai daerah pelindung dan penyangga wilayah DAS Ciliwung, jika terjadi perubahan pada salah satu komponennya maka pasti mempengaruhi seluruh bagian DAS. Perubahan penggunaan lahan dari vegetasi ke non vegetasi pada DAS cenderung meningkat intensitasnya menurut ruang dan waktu sebagai konsekuensi dari pesatnya peningkatan aktivitas pembangunan dan laju pertumbuhan penduduk. Adanya peningkatan intensitas perubahan alih fungsi lahan tersebut tentunya membawa pengaruh terhadap kondisi hidrologi DAS yaitu meningkatnya debit, yang pada akhirnya banjir pada musim penghujan dan dan kekeringan pada musim kemarau. Selain perubahan penggunaan lahan yang pesat terdapat salah satu faktor iklim penting kaitannya dengan debit sungai, yaitu hujan. Intensitas hujan yang tinggi merupakan salah satu penyebab terjadinya debit sungai yang tinggi, dan debit sungai yang tinggi ini berdampak dalam terjadinya banjir, oleh karena itu penggunaan model sangat dibutuhkan untuk membantu memprediksi proses-proses yang terjadi di dalam suatu DAS. Salah satu model yang dapat digunakan dan telah banyak digunakan di Indonesia adalah Soil and Water Assessment Tool. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kinerja model SWAT dalam memprediksi debit aliran sungai di DAS Ciliwung Hulu. Metode penelitian yang dilakukan yaitu dengan mengumpulkan data primer dan sekunder, pengolahan data input, dan menjalankan model SWAT. Terdapat beberapa tahapan kegiatan yang dilakukan dalam menjalankan model SWAT, diantaranya adalah: (1) mendeliniasi batas DAS, (2) pembentukan Hidrology Respon Unit (HRU) menumpang susunkan (overlay) peta tanah, peta penggunaan lahan serta peta kelas kemiringan lereng, (3) pendefinisian HRU, (4) Input data iklim, (5) membangun input data, (6) menjalankan model SWAT, (7) kalibrasi dan validasi model. Hasil simulasi terbentuk 25 sub DAS dan 1441 jenis HRU dan berdasarkan hasil simulasi terkalibrasi diperoleh nilai R2 dan NSE masing-masing sebesar 0.89 dan 0.87 yang menunjukkan hasil kalibrasi sangat memuaskan serta nilai R2 dan NSE yang dihasilkan pada proses validasi masing-masing sebesar 0.82 dan 0.64 yang menunjukkan hasil validasi memuaskan dalam tingkat performa model. Berdasarkan validasi model SWAT didapatkan rata-rata debit bulanan tertinggi terjadi pada bulan Maret sebesar 50.50 m3 det-1 hal ini tidak jauh berbeda dengan data rata-rata debit lapang sebesar 45.60 m3 det-1, sedangkan debit rata-rata bulanan terendah terjadi pada bulan Agustus sebesar 19.92 m3 det-1 diikuti debit rata-rata lapang pada bulan yang sama sebesar 19.88 m3 det-1. Sehingga model tersebut layak untuk memprediksi debit.
Keyword: Aliran permukaan, ArcSWAT, banjir, debit, daerah aliran sungai

Judul: Nutritional Properties of Cocoa Pods as Ruminant Feedstuff
Abstrak: An attempt to increase cocoa pods quality feed for ruminant have been done using fermentation techniques with or without urea addition. Five treatments (Fresh cocoa pod = C; fermentation with addition urea 0 g/kg = U0 or ensilage; 10 g/kg = U1; 20 g/kg = U2 and 30 g/kg fresh substances of cocoa pods) have been examined for their effect on pH, proximate composition, N-fractions, amino acid compositions, cell wall constituents, anti nutritive compounds, in vitro gas production (Gb), estimate organic matter digestibility (OMD) and metabolizable energy (ME) of cocoa pods. Ensilage (U0) improve feed values of cocoa pods by weakening the lingo-cellulose or –hemicellulose bonds, resulting in higher in vitro gas production as well as higher OMD and ME contents compare to fresh cocoa pods. The protein value of cocoa pods, expressed as true protein (TP) or non ammonia nitrogen (NAN) minus urea nitrogen (UR) was also improved. Addition of urea affected the composition of the fibre fraction as to the proportion of NDF, ADF and ADL and the content of TP was slightly increased. Urea treatment increased Gb, OMD and ME compared to ensiled or fresh cocoa pods. The optimum level of urea for maximum Gb was 6.7 g/100 g DM cocoa pods. The optimum level to reach maximum OMD and ME were also reached at urea level 6.5 – 6.7 g/100 g DM cocoa pods.
Keyword: