Judul: Proyeksi Perubahan Karakteristik Iklim Musiman di  Indonesia  Berdasarkan  Luaran  Multi-Model  CORDEX-SEA
Abstrak: Informasi mengenai distribusi dari curah hujan (CH) musiman penting untuk berbagai sektor di Indonesia. Pergeseran dari pola CH musiman akan berdampak pada sosial ekonomi, infrastruktur dan ketahanan pangan. Laporan terkini menyatakan bahwa pemanasan global telah terjadi dan pengaruh manusia menjadi penyebab utamanya. Pemanasan global tersebut menyebabkan perubahan iklim, termasuk perubahan siklus musiman CH pada skala global, regional dan lokal, termasuk di berbagai wilayah di Indonesia. Pemahaman akan perubahan karakteristik musim masa depan di Indonesia sangat penting untuk mempersiapkan adaptasi terhadap perubahan iklim. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan validasi performa individu dan ensemble model CORDEX-SEA dalam menggambarkan pola musiman CH historis di Indonesia dan mengidentifikasi adanya perubahan karakteristik (awal, akhir, durasi dan intensitas CH) musim hujan (MH) dan musim kemarau (MK) di Indonesia di masa depan berdasarkan skenario RCP4.5 dan RCP8.5. Multi-Model Ensemble (MME) dilakukan dengan dua metode, yaitu berbobot (WMME) dan tanpa bobot (SMME). MME dihitung menggunakan delapan model individu keluaran CORDEX-SEA. Pola musim dikategorikan apakah memiliki satu atau dua MH dalam satu tahun menggunakan analisis harmonik. Awal dan akhir musim dihitung menggunakan metode yang objektif, yaitu berdasarkan anomali kumulatif CH harian dari nilai klimatologisnya. Intensitas CH saat MH atau MK, dihitung berdasarkan Simple Daily Intensity Index (SDII). Sebelum dilakukan analisis proyeksi, validasi dari periode historis dilakukan untuk melihat performa model dalam menggambarkan karakteristik musim dari data observasi. Data CHIRPS yang telah dikoreksi digunakan sebagai data referensi. Persentase kesesuaian pola musim antara model dengan observasi, nilai FAR, dan POD digunakan untuk menilai kemampuan model dalam menyimulasikan pola musim. WMME memiliki kesesuaian pola musim terbaik dengan observasi dibandingkan dengan model lainnya, yaitu 67%. Performa model terbaik terlihat pada pola monsunal, dengan nilai POD 83% oleh WMME. Sebaliknya, seluruh model tidak mampu menggambarkan pola anti-monsunal, dengan POD kecil (0- 33%) dan FAR tinggi (60-100%). Dalam menyimulasikan MH pada skala klimatologis, tahunan dan rata-rata tahunan, kedua MME memiliki performa mirip dan lebih baik dibandingkan model individu, dengan WMME yang terbaik. Dari proses validasi, WMME menghasilkan performa yang baik dalam menggambarkan MH di Indonesia, sehingga memberikan dasar yang baik untuk penelitian selanjutnya dalam melakukan analisis proyeksi iklim. Perubahan karakteristik MH dan MK umumnya lebih jelas dan kuat pada akhir abad dibandingkan pertengahan abad, dan di bawah skenario RCP8.5 dibandingkan RCP4.5. Pada wilayah dengan pola musim unimodal, temuan utama dari proyeksi pada akhir abad dalam skenario RCP8.5 menunjukkan bahwa awal MH di sebagian besar wilayah Indonesia akan mundur sekitar 10-25 hari, kecuali di Sulawesi dan Papua bagian selatan yang akan maju sekitar 5-15 hari. Di sebagian besar Indonesia, akhir MH akan mundur 10-20 hari, kecuali di wilayah lain (Sumatera bagian utara, Jawa, Bali, Nusa Tenggara, Sulawesi bagian selatan, Maluku dan Papua bagian selatan) yang diproyeksikan akan maju 5-20 hari. Sementara itu, penurunan panjang MH diproyeksikan terjadi di sebagian besar wilayah Indonesia di atas 10-20 hari, kecuali beberapa daerah di Kalimantan, Sulawesi, dan Papua (bertambah 5-15 hari). Dilihat dari proyeksi SDII, MH (MK) diproyeksikan hingga 15% (30%) lebih kering. Sebaliknya, peningkatan hujan saat MH dan MK sekitar 5-10% diproyeksikan terjadi di Papua bagian utara, sedangkan di Jawa bagian selatan, sebagian Bali dan Nusa Tenggara, dan Sulawesi
Keyword: climate change, CORDEX-SEA, Indonesia, rainfall, seasonal cycle

Judul: Proyeksi Perubahan Pola Curah Hujan Di Indonesia Menggunakan Skenario Perubahan Iklim Jangka Pendek
Abstrak: Penelitian ini mengkaji tentang perubahan curah hujan berdasarkan skenario perubahan iklim jangka pendek untuk periode proyeksi tahun 2011-2035. Perhitungan model prediksi dilakukan dengan menggunakan metode analisis korelasi kanonik. Data yang dipakai adalah data curah hujan dari observasi BMKG, CHIRPS dan luaran model GCM. Hasil penelitian menunjukan bahwa data CHIRPS cukup baik dalam menduga curah hujan Indonesia, yakni terlihat dari nilai rataan korelasi 24 stasiun (r=0.715) dan plot data yang mampu mengikuti pola data observasi. Berdasarkan analisis cluster, wilayah Indonesia terbagi menjadi lima wilayah cluster dengan karakter curah hujan yang berbeda. Analisis klimatologi menunjukan bahwa perubahan curah hujan rata-rata yang cukup besar terjadi pada musim JJA dan DJF, sementara pada MAM dan SON perubahannya kecil. Analisis curah hujan per-cluster menunjukan terjadinya perubahan curah hujan yang signifikan pada semua cluster. Proyeksi iklim jangka pendek secara umum menunjukan bahwa Indonesia akan mengalami kenaikan curah hujan rata-rata saat musim kemarau dan penurunan saat musim hujan.
Keyword: analisis cluster, GCM, korelasi kanonik

Judul: Penyusunan Overlap Graph menggunakan Suffix Tree pada DNA Sequence
Abstrak: The DNA sequence assembly is very important in genome analysis. This step aims to reconstruct contigous DNA fragment (contigs) from short fragment by concatenating fragments based on the overlap region among them. This method employs overlap graph for solving the problems. In this graph, nodes represent fragments and edges represent overlap. This research developed a software for constructing overlap graph using suffix tree. The evaluation was conducted by measuring the number of nodes, number of edges, and the execution time in many values of minimum overlap. The minimum overlap is defined as the minimum length of substring which is considered as the overlap region between two fragments. The evaluation results showed that the number of nodes, the number of edges, and the execution time were increased with the decreasing of the minimum overlap value.
Keyword: