Judul: Model Prediksi Awal Musim Kemarau dan Awal Musim Hujan (Studi Kasus: Kabupaten Malang).
Abstrak: Informasi prediksi awal musim dapat menjadi dasar dalam pengurangan tingkat risiko iklim dan perencanaan kegiatan pada sektor pertanian. Informasi tersebut diperlukan di wilayah Kabupaten Malang karena wilayah ini memiliki potensi rawan bencana dan memiliki lahan pertanian yang cukup luas. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi awal musim di Kabupaten Malang. Penentuan awal musim di Kabupaten Malang menggunakan metode akumulasi anomali curah hujan harian. Awal Musim Kemarau (AMK) rata-rata terjadi pada 1 Mei (Julian Day ke-122), sedangkan Awal Musim Hujan (AMH) rata-rata terjadi pada 3 November (Julian Day ke-308). Model prediksi AMK dan AMH menggunakan prediktor tekanan permukaan laut rata-rata, Outgoing Longwave Radiation (OLR), serta angin zonal 200 hPa dan 925 hPa dengan menggunakan metode Principle Component Regression (PCR). Model prediksi AMK paling baik menggunakan prediktor pada bulan Februari yang memiliki koefisien determinasi (R2) sebesar 80.1%, RMSE sebesar 10.71 hari, dan koefisien korelasi mencapai 0.89. Model prediksi AMH paling baik menggunakan prediktor pada bulan Agustus yang memiliki koefisien determinasi (R2) sebesar 90.8%, RMSE sebesar 5.53 hari, dan koefisien korelasi mencapai 0.95.
Keyword: awal musim hujan, awal musim kemarau, model prediksi, PCR

Judul: Perbandingan penentuan awal musim hujan dan kemarau antara metode kumulatif anomali curah hujan harian dan kriteria awal musim BMKG
Abstrak: Penentuan dan prediksi awal musim merupakan informasi penting yang dapat digunakan dalam pengelolaan resiko iklim, khususnya di sektor pertanian. Penelitian ini melakukan perbandingan penentuan Awal Musim Hujan (AMH) dan Kemarau (AMK) antara metode kumulatif anomali curah hujan harian dan kriteria awal musim BMKG. Data observasi curah hujan yang digunakan untuk menentukan awal musim diambil dari tiga stasiun di DKI Jakarta yaitu Stasiun Kemayoran, Stasiun Soekarno Hatta dan Stasiun Tanjung Priok. Hasil perbandingan dari AMH dan AMK yang ditunjukkan oleh kedua metode tersebut menunjukkan rentang waktu kejadian yang relatif sama, yaitu pada dasarian 34-36 untuk AMH dan pada dasarian 44-47 untuk AMK. Variasi data awal musim antar kedua metode juga relatif sama, walaupun terdapat perbedaan hasil perhitungan di beberapa kejadian AMK. Sebagai contoh pada tahun 1992 di Stasiun Kemayoran dan tahun 2009 di Stasiun Soekarno Hatta. Pengembangan model prediksi awal musim berbasis pemanfaatan data prediksi dari luaran tiga model GCM NMME juga dilakukan dalam penelitian ini. Ketiga model tersebut yaitu CMC1-CanCM3, CMC2-CanCM4 dan NCEP-CFSv2. Hasil menunjukkan bahwa model prediksi dari data NCEP-CFSv2 memiliki nilai skill korelasi Pearson terbaik (0.55) dibandingkan dua model lainnya. Untuk perbandingan antar stasiun berdasarkan kurva ROC dan nilai korelasi Pearson Stasiun Soekarno Hatta memiliki hasil lebih baik dibandingkan kedua stasiun lainnya. Hasil Prediksi awal musim menunjukkan rentang terjadinya awal musim memiliki nilai yang relatif sama dengan prediksi awal musim yang dikeluarkan oleh BMKG pada tahun 2014 (AMH) dan 2015 (AMK)…
Keyword: Onset, Liebmann, BMKG, NMME model, Geophysics and meteorology, Curah hujan, Metode Liehmann, Metode BMKG, Prediksi iklim

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera