Judul: Karakteristik Proyeksi Perubahan Iklim Berbasis Tipe Zonasi Iklim di Indonesia.
Abstrak: Perubahan iklim telah menjadi permasalahan global yang memberikan dampak pada hampir seluruh aspek kehidupan. Terutama di Indonesia, perubahan iklim dapat mempengaruhi sektor pertanian. Informasi mengenai kondisi iklim yang tepat dapat mempermudah petani dalam melakukan kegiatan pertanian yang berkelanjutan. Proyeksi perubahan iklim dapat digunakan untuk mendapatkan informasi mengenai keadaan iklim baik masa lalu, sekarang, ataupun masa depan. Pemanfaatan data proyeksi perubahan iklim antara lain untuk penentuan tipe zonasi iklim. Penentuan tipe zonasi iklim menggunakan klasifikasi Oldeman. Data yang digunakan untuk proyeksi yaitu data curah hujan CSIRO dan MIROC dengan skenario RCP 4.5. Data diolah menggunakan CDO, Ferret, dan Arcmap 10.3. Hasil yang diperoleh, pada tiga wilayah kajian yang memiliki kondisi iklim yang berbeda, bahwa secara umum hasil dari kedua model menunjukkan adanya perubahan di masa depan periode 2021 – 2050. Kabupaten Subang, Lombok Timur, dan Timor Tengah Selatan berpotensi mengalami peningkatan curah hujan di seluruh wilayah. Klasifikasi tipe iklim dilakukan berdasarkan hasil analisis proyeksi curah hujan bulanan. Kabupaten Subang pada periode 1986 – 2015 memiliki tipe iklim C3 dan D3. Periode proyeksi 2021 – 2050 menunjukkan secara umum tipe iklim tidak mengalami perubahan, hanya saja terjadi pergeseran tipe D3 ke arah selatan untuk hasil dari CSIRO, dan pergeseran tipe D3 ke arah barat untuk hasil MIROC. Lombok Timur pada periode 1986-2015 memiliki tipe iklim C3 dan D3 dari hasil CSIRO, dan D3 di semua wilayah dari hasil MIROC. Periode proyeksi 2021-2050 menunjukkan adanya pergeseran. Seluruh wilayah Lombok Timur bertipe iklim D3 dari hasil CSIRO, dan penambahan tipe C3 dari hasil MIROC. Timor Tengah Selatan yang memiliki kondisi iklim lebih kering bertipe iklim D4 dari hasil kedua model untuk periode 1986-2015. Periode 2021-2050 hasil CSIRO menunjukkan penambahan tipe iklim D3 di bagian selatan, dan dari hasil MIROC mengalami perubahan menjadi iklim D3 di seluruh wilayah. Ketidakpastian hasil yang diperoleh dikarenakan adanya keterbatasan data observasi wilayah dan resolusi data iklim global yang digunakan.
Keyword: Lombok Timur, klasifikasi iklim, proyeksi perubahan iklim, Subang, tipe iklim Oldeman, TTS

Judul: Projection of Schmidt-Ferguson Climate Classification In Indonesia With ScenarioMIP and GeoMIP
Abstrak: Perubahan iklim yang ditandai dengan perubahan curah hujan dan kenaikan suhu udara terjadi di Indonesia. Penelitian ini untuk mendapatkan informasi tentang perubahan klasifikasi iklim Schmidt-Ferguson di Indonesia periode masa lampau (1984-2013) dan masa depan (2031-2060) dengan ScenarioMIP SSP2-4.5 dan GeoMIP G6Sulfur menggunakan tiga luaran model CMIP6 dengan Multi Model Ensemble (MME). Luaran model dikoreksi menggunakan koreksi bias statistik, kemudian dilakukan perhitungan klasifikasi iklim Schmidt-Ferguson. Penelitian ini mendapatkan hasil ketidakpastian model dengan melihat rentang nilai maksimum dan minimum dari rataan curah hujan tahunan klimatologis pada setiap model ScenarioMIP dan GeoMIP, model skenario GeoMIP G6Sulfur memiliki tingkat ketidakpastian yang tinggi dengan nilai rentang yang lebih besar sebesar 110 mm. Perubahan klasifikasi iklim periode masa depan dengan SSP2-4.5 menunjukkan tipe iklim lebih kering di pulau-pulau Jawa-bali dan Nusa Tenggara dengan penambahan tipe iklim dominan D sebesar 8% kriteria sedang, Pulau Sulawesi dengan penambahan dominan tipe iklim C sebesar 4% kriteria agak basah. G6Sulfur didasari SSP2-4.5 menggambarkan perubahan tipe iklim di Pulau Sumatera, Papua, Maluku, dan Sulawesi menjadi lebih basah, penambahan dominan tipe iklim A berturut-turut sebesar 4%, 6%, dan 2%. Pulau Jawa-Bali dan Nusa Tenggara cenderung mengalami penambahan tipe iklim yang lebih kering, Jawa-Bali mengalami pengurangan tipe iklim A sebesar 4% dan Nusa Tenggara mengalami penambah tipe iklim F sebesar 4% kriteria kering., Climate change characterized by changes in precipitation and increases in air temperature occurs in Indonesia. This study is to obtain information about changes in the Schmidt-Ferguson climate classification in Indonesia in the past (1984-2013) and future (2031-2060) periods with ScenarioMIP SSP2-4.5 and GeoMIP G6Sulfur using three CMIP6 model outputs with Multi Model Ensemble (MME). The model outputs were corrected using statistical bias correction, then the Schmidt-Ferguson climate classification was calculated. This study obtained the results of model uncertainty by looking at the range of maximum and minimum values of climatological annual rainfall averages in each ScenarioMIP and GeoMIP model, the GeoMIP G6Sulfur scenario has a high level of uncertainty with a larger range value of 110 mm. Changes in climate classification for the future period with SSP2-4.5 show a drier climate type on the islands of Java-Bali and Nusa Tenggara with the addition of the dominant climate type D by 8% of moderate criteria, Sulawesi Island with the addition of the dominant climate type C by 4% of slightly wet criteria. G6Sulfur based on SSP2-4.5 illustrates changes in climate type on the islands of Sumatra, Papua, Maluku, and Sulawesi to be wetter, the addition of dominant climate type A by 4%, 6%, and 2%, respectively. Java-Bali and Nusa Tenggara islands tend to experience the addition of a drier climate type, Java-Bali experienced a reduction in climate type A by 4% and Nusa Tenggara experienced a decrease in climate type A by 2%.
Keyword: CMIP6, curah hujan, G6Sulfur, koreksi bias, SSP2-4.5

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: