Judul: Cascading Self Organizing Maps Dengan Model Markov Orde Satu Untuk Prediksi Sifat Hujan Harian
Abstrak: Prediksi cuaca memiliki peran penting dalam kehidupan kita sehari-hari, salah satunya adalah untuk menciptakan strategi dalam menghasilkan produksi pertanian. Prediksi cuaca yang mana dalam hal ini adalah prediksi sifat hujan harian dapat digunakan untuk menentukan waktu tanam, pemilihan bibit, dan faktor-faktor lain di bidang pertanian, sehingga mengurangi risiko gagal panen. Prediksi sifat hujan harian bisa dimodelkan menggunakan beberapa metode salah satunya model markov orde satu dan model monte carlo. Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan pemodelan untuk prediksi sifat hujan harian menggunakan metode markov orde satu dan metode monte carlo berdasarkan sembilan kelompok kelas kategori sifat hujan harian yang ditentukan menggunakan Self Organizing Maps (SOM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan harian Waingapu dan Anomali Suhu Permukaan Laut (ASPL) Nino 3.4 tahun 1973-2013. Sebelum melakukan pemodelan data curah hujan aktual ditentukan terlebih dahulu awal musim hujan menggunakan metode Liebmann dan dihitung nilai korelasi dengan ASPL Nino 3.4, korelasi bulan tertinggi dijadikan sebagai input untuk menentukan kelas kategori sifat hujan menggunakan SOM, setelah dikelompokkan menjadi tiga kelas masing-masing kelas dihitung nilai Awal Musim Hujan (AMH), Awal Musim Kemarau (AMK) dan panjang musim untuk menentukan sembilan kelompok kelas kategori sifat hujan, kemudian setelah dikelompokkan menjadi sembilan kelompok kelas kategori sifat hujan masing-masing dimodelkan menggunakan metode markov orde satu dan metode monte carlo sehingga dihasilkan sembilan model markov orde satu dan model monte carlo. Model menggunakan metode markov orde satu memiliki nilai akurasi terkecil 72.73% pada kelas AMH mundur hujan dan nilai akurasi terbesar yaitu 100% pada kelompok kelas AMH mundur dan kelas AMH normal sebelum hujan. Sedangkan model menggunakan monte carlo nilai akurasi terkecil 67.31% pada kelas AMH mundur setelah hujan dan nilai akurasi terbesar 98.68% pada kelas AMH normal sebelum hujan. Model menggunakan markov orde satu maupun monte carlo memiliki hasil akurasi cukup baik, namun model menggunakan markov orde satu menghasilkan nilai akurasi lebih tinggi dari model menggunakan monte carlo.
Keyword: Prediksi sifat hujan harian, Marov orde satu, Monte Carlo, SOM, ASPL Nino 3.4

Judul: Penyusunan metode prediksi sifat hujan bulanan menggunakan neurofuzzy modeling
Abstrak: Informasi keadaan iklim dan cuaca saat ini telah menjadi kebutuhan bagi masyarakat Indonesia, terutama informasi tentang jumlah maupun sifat curah hujan. Hal ini mengimplikasikan perlunya metode prediksi curah hujan yang akurat sehingga dapat memberikan informasi kepada masyarakat secara lebih baik dan mendekati kenyataan. Metode pendugaan curah hujan yang selama ini digunakan oleh instansi resmi (BMG) belum secara optimal menghasilkan tingkat akurasi yang baik, hal ini terlihat dengan tingkat akurasi yang masih kecil (di bawah 50%). Penelitian ini merancang metode prediksi curah hujan pada dua kelompok data (75% data training, 25% data testing dan 50% data training dan 50% data testing) menggunakan neurofuzzy modeling berstruktur ANFIS dengan pembentukan arsitektur jaringan menggunakan metode subtractive clustering dan regression tree. Pelatihan jaringan menggunakan algoritma backpropagation dan hybrid. Model ANFIS terbaik dihasilkan melalui pembentukan jaringan menggunakan regression tree dan algoritma pembelajaran menggunakan algoritma hybrid dengan kesalahan pengujian (chkRMSE) sebesar 0.172047 pada kelompok data kedua (50%training, 50% testing). Dalam implementasinya terhadap prediksi sifat curah hujan menghasilkan akurasi sebesar 85,71% untuk periode (Oktober 1998 - April 1999) dan 91,67% untuk periode (Mei 1998 April 1999).
Keyword: Neurofuzzy modeling, Subtractive clustering, Regression tree, Anfis

Judul: Heterologous Expression Of Endo-Β-Xylanase From Bacillus Pumilus Strain Bcrs-01 In Escherichia Coli.
Abstrak: Xylanases are glycoside hydrolase family 11 which depolymerise xylan in the plant cell wall, the most excessive form of hemicellulose. Endo-β-xylanases (EC 3.2.1.8) are most important to breakdown β-1,4-glicoside bond of xylan to produce disaccaride xyloolygosaccaride (XOs) and xylose (monomer). Bovine rumen fluids have potential to obtain endo-β-xylanase produced of bacteria. The objectives of this study were to obtain xylanase producing bacteria and to express xynA gene encoding endo-β-xylanase from bacterium in Escherichia coli. Twenty nine isolate bacteria have been succesfully isolated from bovine rumen fluid in agar medium containing birchwood xylan. Isolate BCRS-01 bacterium was previously screened for the high production of xylanase. Based on 16S rRNA gene sequence analysis, BCRS-01 showed high similarity (99%) to Bacillus pumilus (accession number NR043241). The crude xylanase had optimal activity at 55oC, pH 7.0. Furthermore, the crude xylanase exhibited broad pH stability from 4.0 to 10.0 and remained more than 60% and 40% of its activity after incubation at pH 4.0 until 10.0, respectively for 60 min. It also showed a stability at temperature 25-50oC since it retained 80% and 50% of its activity when incubated at 50oC or 30 and 60 min, respectively. The xylanase activity was strongly inhibited by Ca2+ and Cu2+ at concentration 10 mM, and as little as 1 mM for Mn2+. Therefore, this xylanase has potentially used as additive feeds in animal feed industry. The DNA sequence xynA gene encoded endo-β-xylanase was amplified and cloned into the expression vector pET-15by under the control of T7 promoter. The recombinant protein had succesfully expressed in Escherichia coli BL21 (DE3) pLysS. A protein recombinant of approximately, 26.7 kDa was observed on the SDS-PAGE analysis. Crude extract of recombinant endo-β-xylanase demonstrated activity of enzyme at 56 U mL-1 using birchwood xylan as a substrate at 55oC for 10 min.
Keyword: Bacillus pumilus, bovine rumen fluid, endo-β-xylanase, heterologous expression.