Judul: Model Sistem Prediksi Gabungan Dengan Nilai Pembobot Untuk Total Hujan Bulanan Guna Menduga Nilai Kandungan Air Tanah Pada Pertanaman Padi
Abstrak: Banyak lokasi di wilayah Indonesia yang sangat rentan terhadap kondisi hujan. Kondisi hujan di atas normal dapat mengakibatkan banjir, tanah longsor. Kondisi hujan di bawah normal dapat menyebabkan kekeringan. Kekeringan berkepanjangan bahkan dapat mengakibatkan kebakaran hutan/lahan. Berkaitan dengan kondisi hujan ini, maka manajemen air menjadi penting. Utamanya bagi lokasi-lokasi yang tidak/minim memiliki sarana irigasi teknis. Berkaitan dengan manajemen air ini maka prediksi hujan menjadi amat perlu disiapkan dan dilakukan. Dalam hal ini prediksi hujan dapat digunakan untuk mengantisipasi nilai Kandungan Air Tanah (KAT) khususnya untuk mendukung program ketahanan pangan. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk (1) merancang, mengkonstruksi, dan mengaplikasikan model Sistem Prediksi Gabungan dengan nilai Pembobot (SPGP) untuk total hujan bulanan di wilayah Kabupaten Indramayu guna dapat mengatasi ketidakkonsistenan kemampuan luaran model Sistem Prediksi Tunggal (SPT) di lapangan; (2) mengevaluasi keandalan luaran model SPGP total hujan bulanan untuk wilayah Kabupaten Indramayu secara spasial; (3) mengevaluasi peranan dinamika Suhu Muka Laut (SML) Japan Re-Analysis 25 years (JRA-25) di sekitar wilayah Kabupaten Indramayu ke dalam proses pengolahan data menggunakan teknik PLSR untuk memahami peranan time lag data SML JRA-25 tersebut terhadap luaran model SPGP; dan (4) menduga nilai Kandungan Air Tanah (KAT) berbasis luaran model SPGP maupun SPGP-PLSR untuk memprediksi besarnya nilai produksi padi dalam beberapa bulan ke depan. Dalam penelitian ini dilakukan prediksi hujan bulanan di wilayah Kabupaten Indramayu dengan menggunakan model SPGP. Model SPGP dibentuk berdasarkan pada nilai koefisien korelasi Pearson (r) sebagai hasil yang didapat dari luaran model SPT terhadap series data total hujan bulanan 1991-2000. Dalam penelitian ini digunakan luaran model SPT ANFIS, SPT Wavelet-ANFIS, SPT Waveket-ARIMA, dan SPT ARIMA. Persamaan model SPGP dibentuk berbasis pada nilai koefisien korelasi Pearson (r) yang diperoleh dari luaran SPT dimaksud dalam masa pelatihan. Persamaan SPGP kemudian diaplikasikan untuk memperoleh nilai prediksi total hujan bulanan dengan series 2001-2009. Hasil pediksi hujan bulanan luaran model SPGP ini selanjutnya diregresikan terhadap data Suhu Muka Laut (SML) Japan Re-Analysis 25 years (JRA-25) dengan resolusi 1° x 1° yang berada di sekitar wilayah Kabupaten Indramayu dengan menggunakan series data 2006-2009 dengan pergeseran waktu (time lag) 1 dan 2 bulan. Teknik yang dimanfaatkan adalah Partial Least Square Regression (PLSR). Hasilnya disebut sebagai SPGP-PLSR. Berbasis pada luaran SPGP-PLSR inilah maka dapat dilakukan pendugaan nilai KAT. Hasilnya disebut sebagai KAT(SPGP-PLSR). Prediksi hujan bulanan luaran model SPT di wilayah Kabupaten Indramayu menghasilkan nilai r yang tidak konsisten dengan kisaran r = 0,45 - 0,83 dan rerata r = 0,63 untuk luaran SPT ANFIS; kisaran r = 0,20 - 0,53 dan rerata r = 0,37 untuk luaran SPT Wavelet-ANFIS; kisaran r = 0,50 - 0,95 dan rerata r = 0,68 untuk luaran SPT Wavelet-ARIMA, dan kisaran r = 0,14 - 0,66 dan rerata r = 0,43 untuk luaran SPT ARIMA. Sementara itu luaran model SPGP menghasilkan nilai r dengan kisaran r = 0,58 - 0,94 dengan rerata r = 0,72. Selanjutnya luaran model SPT-PLSR menghasilkan nilai r dengan kisaran r = 0,64 - 0,90 dan rerata r = 0,75. Hasil perhitungan nilai Kesalahan Akar Kuadrat Rerata (Root Mean Square Error, RMSE) luaran model SPGP memiliki kisaran 32-181 mm/bulan dengan rerata RMSE =
Keyword: hujan bulanan, model SPT, model SPGP, PLSR, KAT

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Sebaran Gamma Dengan Persentil Lasso Dan Gulud Untuk Pendugaan Curah Hujan Bulanan (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1981-2013).
Abstrak: Letak astronomis Indonesia yang posisi lintangnya terletak antara 6 derajat LU - 11 derajat LS membuat Indonesia beriklim tropis. Iklim Indonesia dipengaruhi oleh tiga jenis iklim yaitu iklim musim, iklim laut, dan iklim panas. Ketiga jenis iklim tersebut berdampak pada kejadian curah hujan ekstrim di Indonesia (kekeringan akibat El-Nino dan kebanjiran akibat La-Nina) yang sering menimbulkan kegagalan produksi pertanian. Secara umum curah hujan sebagai respons pada pemodelan tidak tepat didekati dengan pemodelan sebaran normal karena dimungkinkan curah hujan mengikuti pola sebaran Gamma. Pemodelan curah hujan dapat memanfaatkan data presipitasi luaran Global Circulation Model (GCM) sebagai peubah bebas. Pemodelan tersebut menggunakan teknik Statistical Downscaling (SDS) yang membangun atau membentuk hubungan fungsional skala global (presipitasi luaran GCM) dengan data berskala lokal atau curah hujan. Beberapa permasalahan yang muncul dalam SDS dengan menggunakan presipitasi luaran GCM adalah banyaknya peubah bebas yang mengakibatkan antar peubah bebas mempunyai korelasi yang tinggi atau multikolinieritas. Solusi untuk mengatasi korelasi tinggi atau multikolinieritas adalah dengan pereduksian dimensi, seleksi peubah dan penyusutan koefisien. Metode regularisasi dapat mengatasi multikolinieritas dengan menambahkan penalti regularisasi L1 (Lasso) dan L2 (Gulud) pada model linear sebaran gamma. Tuning parameter 𝜆 diperoleh dari proses Cross Validation (CV) berdasarkan nilai Cross Validation Error (CVE) atau Galat Validasi Silang (GVS) yang minimum, namun proses CV tidak stabil dalam memilih 𝜆 yang optimum. Ketidakstabilan proses CV terlihat pada pemilihan nilai 𝜆 yang berbeda-beda pada setiap ulangan. Ketidakstabilan dari proses CV diatasi dengan metode persentil Lasso dan Gulud. Penelitian ini mengembangkan pemodelan sebaran Gamma menggunakan persentil regularisasi L1 dan L2 dan menerapkannya dalam pemodelan SDS untuk curah hujan di Kabupaten Indramayu. Kedua metode tersebut kemudian akan dipilih model terbaik dalam memprediksi curah hujan berdasarkan CVE minimum. Ulangan yang dilakukan pada proses CV adalah sebanyak 100 kali, sehingga akan diperoleh sebanyak 100 nilai 𝜆 sebagai kandidat 𝜆 optimum. Data curah hujan diambil dari empat pos curah hujan pada stasiun Indramayu yaitu pos curah hujan Krangkeng, Sukadana, Karangkendal, dan Gegesik yang berada pada satu zona musim (ZOM) 79 di Kabupaten Indramayu Provinsi Jawa Barat. Data curah hujan dan luaran presipitasi GCM yang digunakan dimulai dari tahun 1981 sampai dengan 2013. Berdasarkan hasil yang diperoleh, model linear sebaran Gamma persentil Lasso dan Gulud dapat memprediksi kondisi curah hujan di Kabupaten Indramayu dengan baik. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) yang kecil dan korelasi yang tinggi. Model linear sebaran Gamma persentil Lasso untuk prediksi curah hujan tahun 2013 diperoleh nilai RMSEP sebesar 58.25 mm/bulan dan nilai RMSEP persentil Gulud sebesar 62.20 mm/bulan, sedangkan nilai RMSEP model linear sebaran Gamma persentil Lasso dengan penambahan dummy pada peubah bebas sebesar 12.77 mm/bulan dan nilai RMSEP persentil Gulud sebesar 30.00 mm/bulan. Nilai korelasi antara prediksi dengan data aktual tahun 2013 untuk kedua metode ini mempunyai nilai lebih dari 0.74. Nilai korelasi ini menunjukkan pola curah hujan aktual dengan prediksi serupa. Nilai RMSEP terkecil setiap persentil tidak konsisten berada di 𝜆 yang sama, sehingga sulit untuk menarik kesimpulan 𝜆 terbaik untuk prediksi selanjutnya. Pemilihan 𝜆 optimum akan lebih mudah dilakukan dengan memilih 𝜆 berdasarkan GVS terkecil. Nilai 𝜆 dengan GVS terkecil pada model
Keyword: cross validation, Gulud, Lasso, persentil Lasso, persentil Gulud, sebaran Gamma

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: