Judul: Kajian Evaporasi Pulau Jawa Dan Bali Berdasarkan Data Pengamatan 1975-2013.
Abstrak: Kajian evaporasi Pulau Jawa dan Bali menggunakan data pengamatan Panci Klas A dari 31 stasiun di Pulau Jawa dan 5 stasiun di Pulau Bali. Evaluasi perbandingan, analisis korelasi dan regresi antara evaporasi panci dengan parameter cuaca/iklim lain dilakukan pada interval waktu harian, dasarian dan bulanan untuk mempelajari ketergantungan evaporasi panci terhadap parameter iklim dan untuk menduga evaporasi panci menggunakan parameter iklim. Analisis neraca air dilakukan untuk membandingkan pasokan air dari curah hujan dengan kebutuhan air klimatik dari evapotranspirasi potensial dan juga untuk menduga indeks evaporasi. Evaporasi panci tahunan rata-rata di Pulau Jawa sebesar 1483 mm dengan kisaran antara 972 mm di stasiun Andungsari, Jawa Timur hingga 1827 mm di stasiun Djuanda, Jawa Timur. Sedangkan di Pulau Bali sebesar 1656 mm dengan kisaran antara 1485 mm di stasiun Negara, Bali bagian barat hingga1959 di stasiun Ngurah Rai, Denpasar. Lima unsur iklim utama yang mengendalikan proses evaporasi adalah: radiasi matahari (lama penyinaran), defisit tekanan uap air, kelembaban relatif, kecepatan angin dan suhu udara telah dibandingkan dengan evaporasi panci pada interval waktu harian, dasarian dan bulanan. Secara umum di Pulau Jawa dan Bali, defisit tekanan uap air dan kelembaban udara memiliki korelasi terbaik dengan evaporasi panci pada semua interval waktu, meskipun di beberapa stasiun ada juga yang berkorelasi tinggi dengan suhu udara, radiasi matahari dan kecepatan angin. Parameter iklim yang memiliki korelasi terbaik digunakan sebagai penduga evaporasi panci di stasiun tersebut. Indeks evaporasi merupakan rasio antara evapotranspirasi aktual terhadap curah hujan, rata-rata indeks evaporasi di Pulau Jawa sebesar 0,53 dengan kisaran 0,19 di stasiun Baranangsiang, Jawa Barat hingga 0,82 di stasiun Banyuwangi, Jawa Timur, sedangkan di Bali rata-rata 0,60 yang berkisar antara 0,52 di stasiun Kahang, Bali bagian timur hingga 0,68 di stasiun Ngurah Rai, Denpasar, karena evaporasi di Pulau Bali yang lebih tinggi dan curah hujan yang lebih rendah dibandingkan dengan Pulau Jawa.
Keyword: evaporasi panci, tren, korelasi, indeks evaporasi

Judul: Analisis Karakteristik Kekeringan di Indonesia Bagian Selatan Berdasarkan Perhitungan Return Period
Abstrak: Sektor pertanian, terutama produksi tanaman pangan merupakan pilar perekonomian di Indonesia. Pulau Jawa, Bali dan Nusa Tenggara merupakan penghasil beberapa komoditi pertanian yang utama di Indonesia. Salah satu penyebab penurunan produksi tanaman pangan adalah kekeringan yang mengakibatkan berkurangnya ketersedian sumber air dan luas lahan panen. Kekeringan terjadi akibat adanya penyimpangan kondisi cuaca normal pada suatu wilayah, antara lain berkurangnya intensitas curah hujan dibandingkan dengan kondisi normal. Kekeringan merupakan salah satu fenomena dari perubahan iklim yang berdampak terhadap berbagai sektor kehidupan seperti ekonomi, sosial, dan lingkungan. Tingkat keparahan kekeringan suatu wilayah dapat dipresentasikan dengan indeks kekeringan. Indeks kekeringan mencerminkan berbagai peristiwa dan kondisi terhadap anomali kekeringan iklim. Pada penelitian ini digunakan Standardized Precipitation Index (SPI) sebagai indeks kekeringan. Kelebihan yang dimiliki oleh SPI adalah memberikan peringatan dini kekeringan yang dihitung dalam skala waktu. Upaya memberikan peringatan dini dapat dilakukan melalui gambaran iklim di masa akan datang dengan cara melakukan proyeksi iklim berdasarkan skenario tertentu. Beberapa skenario iklim yang telah disusun oleh Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) adalah Representative Concentraion Pathways (RCP) yang berguna untuk mengetahui proyeksi iklim global dan regional hingga tahun 2100. Ada beberapa pemodelan iklim dengan menggunakan skenario RCP diantaranya adalah RCP 4.5 (menengah-rendah) dan RCP 8.5 (business as usual). Berdasarkan data skenario dapat dilakukan proyeksi kejadian kekeringan yang akan terjadi di masa akan datang dengan melihat periode ulang dengan menggunakan return period. Return period yang merupakan rata-rata waktu kekeringan yang terjadi dengan menentukan keparahan kekeringan maksimum. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung return period menggunakan data observasi, data skenario RCP 4.5, dan RCP 8.5 serta melihat karakteristik kekeringan dengan menggabungkan hasil return period dari kedua data dan dengan berdasarkan profil ketinggian wilayah dan profil ketinggian pada Pulau Jawa, Bali dan Nusa Tenggara. Data yang digunakan adalah data observasi curah hujan bulanan selama periode tahun 1985 sampai 2014, yang menggambarkan kejadian kekeringan yang telah terjadi untuk masa sekarang dan data skenario RCP 4.5 dan RCP 8.5 curah hujan bulanan selama periode tahun 2016 sampai 2100. Hasil analisis data menunjukkan bahwa hasil gabungan return period Pulau Jawa menunjukkan bahwa tingkat keparahan kekeringan yang parah dengan periode ulang berlangsung lebih jarang terjadi dibandingkan Pulau Bali menunjukkan bahwa tingkat keparahan kekeringan yang tidak terlalu parah dengan periode ulang yang tidak jauh berbeda dengan data observasi. Proyeksi kekeringan untuk Nusa Tenggara menunjukkan tingkat keparahan kekeringan yang tidak terlalu parah dengan periode ulang yang lebih sering terjadi. Berdasarkan profil ketinggian dan profil provinsi memberikan gambaran untuk berbagai wilayah. Pada wilayah karakteristik iklim lebih basah terlihat adanya pengurangan curah hujan, sedangkan wilayah karakteristik iklim lebih kering tidak mengalami pengurangan curah hujan yang signifikan. Secara umum dapat diketahui bahwa beberapa tahun ke depan Pulau Jawa akan mengalami pengurangan curah hujan lebih banyak dibandingkan di Pulau Bali dan Nusa Tenggara.
Keyword: kekeringan, representative concentration pathways, return period, skenario, tingkat keparahan

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: