Judul: Prediksi Curah Hujan Menggunakan Data Parameter Permukaan dari Luaran Model Subseasonal to Seasonal (S2S).
Abstrak: Subseasonal to Seasonal (S2S) berfokus pada fenomena cuaca yang memiliki dampak dominan pada rentang waktu 2 minggu hingga 2 bulan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data parameter permukaan luaran model S2S untuk membangun model prediksi curah hujan, dan melakukan uji validasi model tersebut. Model prediksi dibangun menggunakan metode statistik RAN. RAN merupakan metode postprocessing untuk mereduksi kelemahan data model dengan memanfaatkan data reanalisis sehingga dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Metode tersebut dimodifikasi dengan menambahkan perhitungan Principal Component Regression (PCR) dalam pendugaan curah hujan observasi. Prediktor yang digunakan dalam pemodelan ini terdiri dari tiga parameter permukaan diantaranya suhu udara, suhu udara maksimum, dan rata-rata tekanan permukaan laut. Model prediksi pada penelitian ini dievaluasi berdasarkan empat periode prediksi yang berbeda, yaitu Februari, Mei, Agustus, dan November. Berdasarkan hasil validasi Root Mean Squared Error (RMSE), model yang dibangun menggunakan kombinasi suhu udara, suhu udara maksimum, dan rata-rata tekanan permukaan laut menunjukan akurasi yang baik dalam memprediksi curah hujan pada periode Februari dan Agustus. Model prediksi yang memiliki akurasi paling baik pada periode Mei dan November adalah model yang dibangun menggunakan prediktor dengan kombinasi suhu udara dan suhu udara maksimum. Nilai korelasi spasial menunjukan bahwa prediktor dengan kombinasi antara suhu udara dan suhu udara maksimum memiliki performa yang baik pada semua periode, kecuali pada periode Februari.
Keyword: Curah hujan, Model prediksi, Parameter permukaan, Subseasonal to Seasonal

Judul: Pemanfaatan Luaran Model Subseasonal to Seasonal untuk Prediksi Curah Hujan berdasarkan Parameter Udara Atas
Abstrak: Subseasonal to Seasonal (S2S) merupakan periode prediksi cuaca/iklim yang dikembangkan untuk menutup kesenjangan antara prakiran cuaca harian dan prediksi iklim musiman. Pada penelitian ini, prediksi curah hujan pada periode S2S diuji di wilayah Jawa Timur. Perancangan model prediksi memanfaatkan data parameter udara atas pada ketinggian 200 mb dan 850 mb sebagai prediktor. Data tersebut diperoleh dari luaran model GCM yang dikhususkan untuk mensimulasi prediksi pada periode S2S. Metode yang digunakan untuk membangun prediksi yaitu skema pemodelan Reanalysis (RAN) yang dimodifikasi melalui penambahan analisis multivariate. RAN merupakan metode alternatif selain Model Output Statistic dan Perfect Prog, dimana proses penyusunan model dilakukan dengan melibatkan data reanalisis sebagai bagian dari proses perhitungan. Kombinasi peubah bebas diurutkan menggunakan Canonical Correlation Analysis sebelum digunakan pada metode modifikasi RAN. Hasil analsis menunjukan bahwa ensemble dari empat kemungkinan prediksi mampu mengikuti pola dan sebaran curah hujan aktual. Uji Root Mean Square Error dari masing-masing periode menunjukkan bahwa sebaran tingkat kesalahan pada keempat periode tidak berbeda secara nyata, dengan kisaran nilai antara -2 hingga 5. Berdasarkan hasil perbandingan kombinasi prediktor, setiap penambahan jumlah peubah bebas dalam model prediksi tidak selalu meningkatkan keakuratan prediksinya.
Keyword: Ensemble, model iklim, S2S, statistical downscaling, verifikasi

Judul: Karakteritsik kimia dan organoleptik tablet effervescent putih telur bersitarasa lemon dengan konsentrasi effervescent mix yang berbeda
Abstrak: Egg is an animal origin food product which has high nutritional value especially protein. Cholesterol content of eggs is only found in egg yolk, on the other hand albumen does not countain cholesterol at all but high content of protein, so it can be used as a free cholesterol-protein sources. The application of albumen as egg instant drink effervescent tablet can be an alternative of protein source for people who need free-cholesterol diet. It can also become an egg product diversification.
Keyword: