Judul: The Statistical Bias Correction for Rainfall Data around Lake Toba Using the Quantile Delta Mappings
Abstrak: Danau Toba, terletak di Sumatera Utara, merupakan danau tektonik dan vulkanik terbesar di Indonesia. Danau Toba memiliki iklim ekuatorial dengan ciri curah melimpah sepanjang tahun. Curah hujan tinggi ditambah dengan peningkatan tiap tahunnya akibat perubahan iklim menyebabkan rentannya terjadi cuaca ekstrim yang tidak dapat diprediksi sehingga merugikan warga sekitar. Dengan demikian, diperlukan suatu model prediksi curah hujan yang dapat mengantisipasi dampak curah hujan ekstrim tersebut. Salah satu model prediksi curah hujan adalah ERA5-Land. Namun model prediksi ini memiliki bias yang dapat dihindari. Metode yang dapat digunakan adalah koreksi bias statistik dengan quantile delta mapping (QDM) dengan mengkoreksi data model ERA5-Land terhadap data observasi BMKG. Metode QDM yang digunakan pada penelitian ini menggunakan dua jenis metode yaitu menggunakan sebaran perbulan dan lengkap. Hasilnya, kedua metode dapat memperbaiki bias pada Stasiun Silaen, Laguboti dan Doloksanggul, dan juga memperbaiki model di musim kemarau iklim ekuatorial di Mei, Juni, Juli, dan Agustus. Namun metode pertama lebih memperbaiki sebaran model di Silaen, dan Laguboti, sedangkan metode kedua memperbaiki sebaran model di Doloksanggul., Lake Toba, located in North Sumatra, is the largest tectonic and volcanic lake in Indonesia. Lake Toba has an equatorial climate characterized by abundant rainfall throughout the year. High rainfall, coupled with annual increases due to climate change, results in vulnerability to unpredictable extreme weather, causing harm to surrounding communities. Consequently, a rainfall prediction model is needed to anticipate the impacts of such extreme rainfall. One of the rainfall prediction models used is ERA5-Land. However, this prediction model has biases that can be avoided. A method that can be used is statistical bias correction using quantile delta mapping (QDM) by correcting ERA5-Land model data against BMKG observation data. The QDM method used in this study employs two types of methods: monthly and full distribution. The results show that both methods can improve biases at Silaen, Laguboti, and Doloksanggul stations, as well as improve the model during the equatorial dry season in May, June, July, and August. However, the first method improves the model distribution more in Silaen and Laguboti, while the second method improves the model distribution more in Doloksanggul.
Keyword: curah hujan, Danau Toba, quantile delta mapping

Judul: Pemodelan Koreksi Bias Statistik untuk Prakiraan Curah Hujan untuk Studi Kasus di Pulau Bali
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara beriklim tropis yang secara astronomis terletak antara 6oLU sampai 11oLS dan antara 95oBB sampai 141o BT serta melintasi garis katulistiwa. Curah hujan di wilayah tropis merupakan salah satu unsur iklim yang paling tinggi keragamannya. Curah hujan merupakan unsur iklim yang sangat berpengaruh terhadap sektor pertanian. Keteraturan pola dan distribusi hujan sangat menentukan bagi berlangsungnya aktivitas pertanian. Namun kondisi ini akan mengalami gangguan jika terjadi fenomena iklim ekstrim seperti ekstrim kering (El Nino) dan ekstrim basah (La Nina). Fenomena iklim ekstrim ini dapat menyebabkan pola curah hujan menyimpang dari kondisi normal. Penyimpangan pola curah hujan sebagai akibat dari terjadinya fenomena iklim ekstrim ini sering kali menimbulkan kerugian di bidang pertanian. Curah hujan yang mengalami penurunan akan diikuti oleh peningkatan suhu udara, hal tersebut dapat menyebabkan kegagalan panen akibat kekeringan. Di sisi lain, curah hujan yang tinggi menyebabkan kerusakan tanaman karena kelebihan air atau banjir selain akibat dari meningkatnya serangan hama dan penyakit tanaman. Dalam usaha mengantisipasi akibat buruk tersebut, dibutuhkan informasi mengenai prediksi dari pola curah hujan. Metode yang dapat digunakan untuk memodelkan pola curah hujan adalah metode Statistical Bias Correction. Metode ini digunakan untuk melihat hubungan antara model curah hujan observasi dan model curah hujan prediksi. Melalui hubungan antara kedua model tersebut didapatkan sebuah informasi bias curah hujan dalam bentuk nilai transfer yang berguna untuk memperbaiki distribusi bias dari model prediksi yang akan datang sebagai model prediksi baru dengan pendekatan quantile mapping. Pendekatan ini digunakan pada studi kasus di Pulau Bali, yakni pada wilayah Banyupoh, Baturiti, Kubu, Kubutambahan, Negara, Ngurahrai, Sanglah, dan Singaraja pada rentang tahun 1996-2016. Data yang digunakan pada penelitian ini, yaitu data observasi dan prediksi tahun 1996-2015 serta data prediksi tahun 2016 untuk pemodelan; dan data observasi tahun 2016 untuk mengevaluasi model yang telah dikoreksi. Data tersebut merupakan data model curah hujan reforecast dari ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) dan data observasi dari BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika). Data model curah hujan reforecast ini masih berbentuk grid, sehingga dalam penelitian ini digunakan metode interpolasi dan pendekatan titik terdekat untuk proses ekstraksi data agar diperoleh data yang bertipe sama dengan data curah hujan observasi. Tahap awal penelitian ini adalah dengan mengindentifikasi distribusi dari data yang digunakan. Proses identifikasi distribusi data ini perlu dilakukan untuk menentukan nilai CDF (cumulative density function) yang akan digunakan pada proses koreksi bias, yakni dengan melihat hubungan antara model curah hujan observasi dan model curah hujan prediksi histori dengan bentuk hubungannya adalah CDFobservasi(𝑦�������) = CDFprediksi(𝑥�������). Model curah hujan observasi dan model curah hujan prediksi yang dimaksud adalah model yang dibentuk dari data curah hujan observasi dari BMKG dan data curah hujan reforecast dari ECMWF pada tahun 1996-2015. Dari hubungan kedua buah model ini didapatkan suatu nilai transfer yang selanjutnya digunakan untuk mengoreksi model curah hujan prediksi yang akan datang, yakni model curah hujan pada tahun 2016 sehingga hasil akhir proses ini dihasilkan sebuah model curah hujan baru yang telah dikoreksi berdasarkan informasi dari kejadian histori. Proses koreksi bias ini dilakukan untuk kejadian setiap bulan pengamatan, yakni bulan Januari hingga Desember. Sebagai hasilnya, penggunaan metode koreksi bias dalam mengoreksi
Keyword: curah hujan, iklim, koreksi bias, prediksi, quantile mapping

Judul: Prenilasi Senyawa β-Diketon sebagai Prekursor 3-Prenilflavon
Abstrak: One group of flavonoids that has not been commonly synthesized is 3- prenylflavone. The main objective of this experiment was to synthesize precursor of 3-prenylflavone. Firstly, β-diketone was synthesized via 4 steps from phenol as starting compound with total yield of 24%. Prenylation of β-diketone with prenyl bromide and K2CO3 base produced 4 fractions which were separated by using preparative thin layer chromatography (PTLC) with n-hexane:EtOAc (8:2) as the eluent. Fraction with Rf = 0.80 was further separated by using preparative PTLC with n-hexane:EtOAc (99:1) as the eluent. Two fractions were obtained with Rf = 0.38 and 0.42. The first fraction has been characterized as diprenylated β-diketone with 49% yield. Application of protecting group on the phenolic OH group in β- diketone are needed to obtain monoprenylated β-diketone which can be further cyclized into 3-prenylflavone
Keyword: