Judul: The Development of Madden-Julian Oscillation (MJO) Prediction Models based on the Analysis of Wind Profiler Radar (WPR) Data.
Abstrak: Latar belakang penelitian ini adalah pentingnya kajian mengenai MJO sebagai salah satu osilasi dominan di kawasan ekuator. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi MJO berdasarkan analisis data WPR. Pada penelitian ini kejadian MJO diidentifikasi dari data kecepatan angin zonal pada lapisan 850 mb di kawasan Pontianak, Manado, dan Biak periode 1 Januari 2007–31 Desember 2010 (4 tahun). Sebelum data angin zonal ini dimanfaatkan untuk melihat perilaku MJO, maka data angin tersebut terlebih dahulu dibandingkan dengan data indeks MJO yaitu RMM1 dan RMM2. RMM1 dan RMM2 merupakan sepasang indeks untuk memonitor kejadian MJO secara realtime. Hasil dari analisis Power Spectral Density (PSD) dan wavelet data kecepatan angin zonal lapisan 850 mb menunjukkan adanya sinyal MJO kuat yang dicirikan dengan adanya osilasi sekitar 45 harian. Hasil korelasi dan regresi sederhana juga menunjukkan bahwa terdapat keterkaitan yang signifikan antara kedua data tersebut. Hal tersebut mengindikasikan bahwa data kecepatan angin zonal lapisan 850 mb dapat digunakan untuk analisis MJO. Pada penelitian ini, prediksi MJO didasarkan pada data kecepatan angin zonal menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins. Melalui metode ini, model yang mendekati data deret waktu kecepatan angin zonal pada lapisan 850 mb di Pontianak adalah ARIMA(2,0,0) dengan persamaan Zt = 0.33396 + 0.6792 Zt-1 + 0.0762 Zt-2 + at, artinya prakiraan data kecepatan angin zonal pada waktu mendatang tergantung dari data dua waktu sebelumnya. Model prediksi untuk Manado adalah ARIMA(2,1,2) dengan persamaan Zt = 1.4472 Zt-1 – 0.2842 Zt-2 – 0.5847 at-1 – 0.3883 at-2, artinya prakiraan data kecepatan angin zonal pada waktu mendatang tergantung dari data dua waktu sebelumnya dan galat dua waktu sebelumnya, sedangkan untuk Biak adalah ARIMA(0,1,3) dengan persamaan Zt = Zt-1 - 0,00957 + 0,1385 at-1 + 0,2385 at-2+ 0,1874 at-3, artinya prakiraan data kecepatan angin zonal pada waktu mendatang tergantung dari data satu waktu sebelumnya dan galat tiga waktu sebelumnya. Model-model tersebut bermanfaat untuk melihat perilaku sinyal MJO pada data angin zonal. Hal ini ditandai dengan adanya penguatan angin baratan yang akan berpengaruh terhadap peningkatan curah hujan di wilayah kajian
Keyword: 

Judul: Prediksi Curah Hujan Deras Berpotensi Banjir berdasarkan Model Indeks MJO di Wilayah Jawa Barat
Abstrak: Madden Julian Oscillation (MJO) merupakan variabilitas iklim intraseasonal yang ditandai oleh perpindahan gerombol awan konvektif seperti Cumulonimbus yang membawa banyak uap air dan dapat meningkatkan curah hujan deras berpotensi banjir pada beberapa wilayah. Membangun model prediksi indeks MJO dan curah hujan deras berpotensi banjir merupakan salah satu hal yang penting dilakukan sebagai sistem peringatan dini untuk mengantisipasi kejadian banjir yang seringkali terjadi di wilayah Jawa Barat. Hal ini terjadi terutama saat MJO memasuki fase 3, 4 dan 5 yang merupakan fase MJO aktif yang melintasi wilayah Samudera Hindia dan Indonesia, sehingga apabila indeksnya mengalami penguatan maka dampak yang ditimbulkannya seperti curah hujan deras berpotensi banjir juga meningkat. Model ARIMA digunakan untuk memprediksi indeks MJO, sedangkan model curah hujan deras berpotensi banjir dibangun melalui metode proyeksi trend dengan regresi dan menggunakan nilai RMM1, RMM2, dan indeks MJO sebagai prediktornya. ARIMA(1,1,1)(1,1,1)42 memiliki nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.85 sedangkan model prediksi curah hujan deras berpotensi banjir memiliki nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.99. Peristiwa MJO pada fase 3, 4 dan 5 memiliki pengaruh yang paling kuat terhadap nilai curah hujan deras berpotensi banjir, OLR, dan suhu virtual di wilayah Jawa Barat. ABSTRACT CINDY LIA LISTIANI. Prediction of The Potentially Flooding Rainfall based on MJO Index’s Model in West Java. Supervised by HIDAYAT PAWITAN. Madden Julian Oscillation (MJO) is an intraseasonal climate variability characterized by movement of the convective cloud clusters such as Cumulonimbus that carries a lot of water vapor and can increase the rainfall that caused flooding in some areas. Forecast model of MJO Index and the potentially flooding rainfall is important to be built. This forecast model can be used as an early warning system to anticipate the flood events that often occur in the region of West Java, especially when the 3rd, 4th, 5th phase of MJO. In this phases, the MJO is active and passing through the Indian ocean and also territories of Indonesia. If the index of MJO is stronger, it will impacts such as increased the heavy rainfall and it can potentially flooding. ARIMA model is used to predict the MJO Index, while the potentially flooding rainfall’s forecast model is built by the trend projection method with regression and it use the value of RMM1, RMM2, and MJO Index as a predictor. The coefficient of determination (R2) of ARIMA(1,1,1)(1,1,1)42 is 0.85 and the coefficient of determination (R2) of the potentially flooding rainfall’s forecast model is 0.99. The 3rd , 4th and 5th phase of MJO events have a strong influence on the potentially flooding rainfall, OLR, and virtual temperature in West Java.
Keyword: Model ARIMA indeks MJO, Madden Julian Oscillation, curah hujan deras berpotens banjir

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: