Judul: Optimasi Parameter Model Hujan-Debit GR4J dengan Particle Swarm Optimization pada Kalender Tanam Terpadu
Abstrak: Selama beberapa dekade mendatang, para petani di dunia akan menghadapi tugas yang menantang dalam meningkatkan produksi pangan untuk bersaing dengan pertumbuhan populasi, pertumbuhan konsumsi per kapita dan penggunaan produk pertanian sebagai bahan bakar hayati. Tantangan dalam produksi pangan di masa depan tentunya menjadi lebih kompleks pada negara berkembang seperti Indonesia. Variabilitas iklim dan perubahan iklim merupakan faktor yang mempengaruhi produksi pangan. Untuk menyesuaikan dampak perubahan iklim, Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi (Balitklimat) mengembangkan sistem informasi Kalender Tanam (Katam) Terpadu. Katam Terpadu memberi informasi tentang potensi pola tanam, waktu tanam, luas areal tanam potensial dan rekokmendasi teknologi adaptif pada level provinsi sampai dengan tingkat kecamatan, di seluruh Indonesia. Meski telah diluncurkan secara resmi sejak tahun 2011, penentuan debit air menggunakan model hujan debit GR4J (Genie Rural a 4 parametres Journalier) masih perlu ditingkatkan akurasinya. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan hasil akurasi model GR4J untuk penentuan debit air pada suatu daerah. Area studi dalam penelitian ini adalah Daerah Aliran Sungai (DAS) Progo (Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta), sub DAS Wuryantoro (Provinsi Jawa Tengah), dan DAS Cimanuk (Provinsi Jawa Barat). Model GR4J diukur berdasarkan 4 parameter bebas berupa kapasitas maksimum simpanan produksi (X1), koefisien tukar air (X2), kapasitas maksimum simpanan pengalihan (X3), dan waktu dasar hidrograf satuan (X4). Keempat parameter tersebut dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini menunjukan bahwa optimasi parameter model GR4J dengan PSO berhasil dilakukan. Sebagai penentu keberhasilan model, digunakanlah persamaan Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Ini bisa dilihat dari meningkatnya NSE dan menurunnya RMSE pada masingmasing DAS setelah menggunakan optimasi PSO. Luas wilayah berpengaruh terhadap akurasi model GR4J, semakin kecil luas wilayah maka semakin dapat menunjukan karakteristik suatu DAS. Data curah hujan dan data meteorologi yang memiliki rentang waktu cukup lama memiliki akurasi model sangat rendah dibandingkan dengan rentang waktu satu tahun, sehingga tidak dapat menunjukan karakteristik suatu DAS. Algoritme PSO yang digunakan dalam model GR4J akan lebih efektif dari pada menggunakan cara manual atau coba-coba atas dasar pengetahuan pakar karena dapat mencapai optimisasi dengan waktu yang cukup singkat. Optimasi parameter model GR4J dengan PSO dapat digunakan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian untuk mengembangkan sistem informasi Kalender Tanam (Katam) Terpadu.
Keyword: kalender tanam, model GR4J, optimasi, particle swarm optimization;

Judul: SVR optimization with PSO on statistical downscaling modeling for rainfall prediction in the dry season.
Abstrak: Kabupaten Indramayu merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Jawa Barat dan dikenal sebagai daerah sentra produksi pangan khususnya padi di Indonesia. Kabupaten Indramayu rentan terhadap kekeringan maupun kebanjiran lahan pertanian yang dipengaruhi oleh fenomena global, seperti El-Nino and Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Dipole (IOD), dan Madden Julian Oscillation (MJO). Berbagai fenomena tersebut secara spesifikasi juga mempengaruhi keragaman hujan dan sifat hujan musiman di Kabupaten Indramayu. Oleh karena itu, memahami sistem keragaman iklim sangat penting untuk dilakukan dengan luaran GCM sebagai peubah prediktor dan luasan grid yang digunakan berupa grid 7×7 untuk prediksi curah hujan di musim kemarau. Model prediksi yang dikembangkan menggunakan Support Vector Regression (SVR) dan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai optimasi nilai parameter fungsi kernel SVR. Penelitian dibagi menjadi dua bagian. Bagian pertama menggunakan tiga fungsi kernel SVR yaitu kernel linear, kernel RBF, dan kernel polinomial tanpa optimasi parameter, sedangkan pada bagian ke dua optimasi nilai parameter dengan PSO digunakan pada fungsi kernel yang memiliki ukuran korelasi tertinggi dan RMSE terendah, dalam penelitian ini fungsi kernel terbaik adalah kernel polinomial memiliki ukuran korelasi 0.662 dan RMSE 25.035 setelah dioptimasi nilai parameter. Model luaran GCM terbaik adalah model CMC1-CanCM3 dengan ukuran korelasi 0.793 dan RMSE 21.685. Diagram Taylor digunakan untuk analisis performa keseluruhan model yang telah dibangun pada 15 stasiun hujan, berdasarkan pada Diagram Taylor stasiun hujan yang memiliki ukuran korelasi yang baik dan RMSE terendah diperoleh pada stasiun Bondan dengan rataan ukuran korelasi 0.796 dan RMSE 19.99, dan stasiun yang memiliki RMSE yang sangat besar yaitu 58.53 dan ukuran korelasi yang baik sebesar 0.743 diperoleh pada stasiun Bangkir., Indramayu is one of the districts in West Java Province and is known as the central areas of food production, especially of rice in Indonesia. Agricultural land of Indramayu district are vulnerable to drought and flooded affected by various global phenomenon, such as the El-Nino and Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Dipole (IOD), and the Madden Julian Oscillation (MJO). Various specifications of that phenomenon also affects variability and the seasonal nature of rainfall in Indramayu district. Therefore, understanding the climate system variability is very important to do the GCM output as a predictor variables and the extent of grid is used in the of 7×7 grid for rainfall prediction in dry season. Predictive models was developed using Support Vector Regression (SVR) and Particle Swarm Optimization (PSO) as the optimization parameter values of SVR kernel function. The study was divided into two parts. The first section uses three SVR kernel function that is a linear kernel, RBF kernel and polynomial kernel without parameter optimization, meanwhile in the second part the PSO optimization parameter values used for the kernel functions which have the highest correlation of size and lowest RMSE, in this study the best kernel function was has 0.662 polynomial kernel size correlation and 25.035 RMSE after optimized by parameter values. The GCM outputs best model is the CMC1-CanCM3 model with the correlation i.e 0.793 and 21.685 RMSE. The Taylor’s Diagram are used to analyzes whole model’s performance that has been built in 15 rain stations, based on the Taylor’s
Keyword: Statistical Downscaling, Support Vector Regression, Particle Swarm Optimization, Curah Hujan di Musim Kemarau, general circulation models, nilai parameter, rainfall in the dry season

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: