Judul: Rainy season length prediction using support vector regression
Abstrak: Letak Indonesia yang berada di antara Samudra Pasifik dan Samudra Hindia menyebabkan kondisi iklim di Indonesia dipengaruhi oleh kondisi iklim global di kedua samudra tersebut. Oleh karena itu, panjang musim hujan sulit diprediksi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat permodelan prediksi panjang musim hujan (PMH) menggunakan metode support vector regression (SVR). Prediktor yang digunakan adalah southern oscillation index (SOI) dari Samudra Pasifik dan dipole mode index (DMI) dari Samudra Hindia. Model yang terbentuk kemudian dievaluasi menggunakan koefisien determinasi (R2) dan root mean square error (RMSE). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data PMH di 3 stasiun cuaca di Kabupaten Pacitan (Arjosari, Kebon Agung, dan Pringkuku) tahun 1982/1983 hingga 2011/2012 sebagai data observasi serta data SOI dan DMI tahun 1982 hingga 2011 sebagai data prediktor. Penelitian ini menghasilkan model prediksi pada tiap stasiun cuaca. Nilai R2 terbaik pada stasiun cuaca Arjosari, Kebon Agung, dan Pringkuku secara berturut-turut adalah 0.73, 0.63, dan 0.58. Sementara itu, nilai RMSE terbaik pada stasiun cuaca Arjosari, Kebon Agung, dan Pringkuku secara berturut-turut adalah 2.45, 3.23, dan 2.86., Climate condition in Indonesia is influenced by the global condition on both Pacific Ocean and Indian Ocean. This fact has caused difficulty in determining the length of rainy season in Indonesia. The goal of this research is to develop a model of rainy season length prediction using support vector regression (SVR). The predictors are southern oscillation index (SOI) from Pacific Ocean and dipole mode index (DMI) from Indian Ocean. The prediction model is then evaluated with determination coefficient (R2) and root mean square error (RMSE). The data used in this research is the length of rainy season data from 3 weather stations in Pacitan district (Arjosari, Kebon Agung, and Pringkuku) between 1982/1983 and 2011/2012 as the observation data and SOI and DMI between 1982 and 2011 as the predictor data. The result of this research is a prediction model for each climate station. The best R2 for Arjosari, Kebon Agung, and Pringkuku weather stations are 0.73, 0.63, and 0.58 respectively. Meanwhile, the best RMSE for Arjosari, Kebon Agung, and Pringkuku weather stations are 2.45, 3.23, and 2.86 respectively.
Keyword: DMI, panjang musim hujan, SOI, SVR

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: 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: