Judul: Integrasi SOM dan LVQ untuk Prediksi Klasifikasi Curah Hujan di Musim Kemarau Berbasis Indeks Iklim Global Studi Kasus Kabupaten Indramayu
Abstrak: Kabupaten Indramayu adalah sentra produksi padi dan palawija di Provinsi Jawa Barat. Kabupaten Indramayu rentan terhadap bahaya kekeringan yang berdampak terhadap gagal panen (puso) dibandingkan dengan dampak kebanjiran dan organisme penggangu tanaman. Untuk meminimalkan resiko gagal panen pada saat kekeringan maka perlu dikembangkan model prediksi. Model prediksi yang dikembangkan adalah mengklasifikasikan intensitas total curah hujan di musim kemarau. Penelitian ini berfokus di musim kemarau pada bulan Mei, Juni, Juli dan Agustus (MJJA). Model ini menggunakan data masukan indeks iklim global yaitu Indian Ocean Dipole (IOD), Southern Oscillation Index (SOI) dan Sea Surface Temperature (SST). Pemilihan indeks iklim global ini bertujuan melihat pengaruh indeks iklim global terhadap intensitas curah hujan di Indramayu pada musim kemarau. Klasifikasi curah hujan dibagi menjadi 3 kelas. Kelas curah hujan tersebut adalah intensitas curah hujan rendah (kelas 1), sedang (kelas 2) dan intensitas curah hujan tinggi (kelas 3). Analisa korelasi digunakan untuk memilih peubah indeks iklim global yang mempengaruhi intensitas curah hujan di musim kemarau. Hasil analisa korelasi akan dijadikan sebagai masukan untuk klasifikasi kelas curah hujan. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan kelas curah hujan adalah self-organizing map (SOM), learning vector quantization (LVQ) dan integrasi self-organizing map dengan learning vector quantization. Teknik Z-score digunakan untuk menormalisasi data indeks iklim global. Pemilihan peubah prediktor menggunakan analisa korelasi Pearson. Pemilihan data latih dan data uji menggunakan metode leave one out cross validation (LOOCV). Pengujian model menggunakan metode pengukuran jarak Euclidean. Klasifikasi curah hujan dilakukan dengan 6 skenario, 100 epoch dan laju pembelajaran yang bervariasi. Akurasi terbaik metode SOM diperoleh berdasarkan hasil analisa komponen utama. Akurasi terbaik metode LVQ diperoleh berdasarkan analisa korelasi Pearson dan analisa komponen utama. Akurasi terbaik metode integrasi SOM dan LVQ berdasarkan hasil analisa korelasi Pearson. Metode SOM, LVQ dan SOM+LVQ dapat mengklasifikasikan kelas intensitas curah hujan di musim kemarau (MJJA) dengan baik.
Keyword: dry season, global climate indices, learning vector quantization, precipiation intensity, self-organizing map

Judul: Pemodelan Support Vector Machine Quantile Regression untuk Prediksi Curah Hujan Bulanan pada Musim Kemarau Studi Kasus Kabupaten Indramayu.
Abstrak: Curah hujan adalah salah satu unsur cuaca yang memiliki besar pengaruhnya terhadap sektor pertanian di Indonesia. Sejak tahun 1990, banyak daerah di Indonesia sering dilanda kekeringan dan kebanjiran sebagai dampak dari iklim yang ekstrim. Akibatnya, kegagalan panen atau puso melanda ratusan hektar sawah di Jawa (Iskandar, 2007). General Circulation Model (GCM) merupakan alat utama yang dikembangkan oleh para peneliti untuk mempelajari dan memprediksi perubahan iklim. Prediksi iklim menggunakan mesin pembelajaran dapat diterapkan untuk membantu membuat keputusan di masa depan. Salah satu aplikasi dari mesin pembelajaran yang paling maju adalah Support Vector Machine yang dapat digunakan dalam kasus-kasus klasifikasi dan regresi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model Statistical Downscaling menggunakan SVMQR dalam memprediksi curah hujan di musim kemarau serta merekomendasikan model GCM dengan kinerja paling baik yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi curah hujan bulanan pada musim kemarau di Kabupaten Indramayu. Penelitian ini mengembangkan metode Support Vector Machine Quantile Regression (SVMQR) dalam memprediksi total curah hujan selama musim kemarau di Kabupaten Indramayu. Fungsi regresi SVMQR didekati menggunakan hyperplane Quantile Regression (QR). QR teknik memiliki kemampuan prediksi dari nilai ekstrim berdasarkan fungsi kuantil yang ditentukan (Koenker 2005). Radial Basis Function (RBF) digunakan sebagai kernel SVMQR. Pencarian parameter yang optimal dilakukan dengan menggunakan metode grid search. Curah hujan bulanan pada musim kemarau yaitu bulan Mei, Juni, Juli dan Agustus diprediksi berdasarkan nilai kuantil yang diperoleh dari posisi distribusi data. Model dengan kinerja paling baik adalah model yang memiliki nilai korelasi terbesar dan nilai Root Mean Square Error (RMSE) terkecil. Model yang paling direkomendasikan untuk digunakan dalam memprediksi curah hujan bulan Mei, Juni, Juli dan Agustus adalah model GCM CMC1-CanCM3. Korelasi yang dihasilkan model GCM CMC1-CanCM3 untuk prediksi bulan Agustus adalah 99% dengan nilai RMSEP 0.01. Prediksi model GCM CMC1-CanCM3 untuk bulan Mei, Juni dan Juli adalah 99%, 82% dan 95% dengan nilai RMSEP 0.05, 22 dan 8.9. Secara umum, hasil prediksi yang dihasilkan dengan metode SVMQR untuk menduga curah hujan bulan Mei Juni Juli dan Agustus cukup akurat dengan nilai korelasi yang hampir mendekati satu dan nilai RMSE yang kecil.
Keyword: General Circulation Model, Mesin Pembelajaran, Curah Hujan, Statistical Downscaling, Support Vector Machine Quantile Regression

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: