Judul: Prediksi Awal Musim Hujan di Wilayah Waingapu Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Abstrak: Curah hujan merupakan faktor utama dari iklim. Kondisi iklim yang tidak menentu dapat menjadi penyebab kegagalan dalam bertani. Hal ini, membuat para petani sulit dalam memprediksi waktu yang pas untuk bercocok tanam. Oleh karena itu, diperlukan berbagai informasi hasil prediksi iklim sehingga lebih bermanfaat dalam bidang pertanian. Salah satunya adalah dengan memprediksi awal musim hujan (AMH) untuk menekan risiko gagal panen. Penelitian ini bertujuan menentukan awal musim hujan berdasarkan data curah hujan harian di wilayah Waingapu berdasarkan teori Liebmann, menentukan korelasi dalam penentuan prediktor JST antara awal musim hujan dengan peubah indeks iklim global, dan menerapkan metode jaringan syaraf tiruan (JST) untuk memprediksi awal musim hujan. Data indeks iklim global yang digunakan adalah data Southern Oscillation Index (SOI) dan SST Nino 3. Hasil perhitungan menggunakan teori Liebmann AMH terjadi antara bulan September sampai Desember. Prediktor yang digunakan adalah bulan Juli, Agustus dari data SOI dan bulan Juli, Agustus dari data SST Nino 3.4. Hasil penelitian prediksi ini memperoleh model terbaik dengan nilai 𝑅������2 sebesar 0.69 dan nilai RMSE sebesar 25.39.
Keyword: awal musim hujan, jaringan syaraf tiruan, SOI, SST Nino 3.4

Judul: Cascading Arima Dan Jaringan Syaraf Tiruan Pada Prediksi Awal Musim Hujan (Studi Kasus: Wilayah Waingapu, Nusa Tenggara Timur).
Abstrak: Kejadian awal musim hujan (AMH) yang tidak menentu berdampak negatif di berbagai sektor, khususnya pada sektor pertanian sering terjadi kegagalan panen. Oleh karena itu, prediksi AMH perlu dilakukan sebagai suatu strategi untuk meningkatkan hasil produksi pertanian. Informasi prediksi AMH dapat dimanfaatkan untuk menentukan waktu tanam, persiapan sistem pengairan, pemilihan bibit, dan pemupukan. Hujan di Indonesia dipengaruhi oleh fenomena global El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD). Namun, besar kecilnya pengaruh tersebut beragam di setiap wilayah (Fadholi 2013). Data Sea Surface Temperature (SST) Nino 3.4 digunakan sebagai acuan untuk menentukan seberapa besar kejadian ENSO dan data Dipole Mode Indeks (DMI) sebagai acuan untuk menentukan seberapa besar kejadian IOD (Fadholi 2013). Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah model Cascading ARIMA dan JST untuk memprediksi AMH pada wilayah Waingapu provinsi Nusa Tenggara Timur. Data yang digunakan terdiri atas: data curah hujan harian, SST Nino 3.4 dan DMI. Metode Liebmann digunakan untuk melakukan penentuan AMH dengan melakukan perhitungan terhadap data curah hujan harian. Berdasarkan metode Liebmann AMH wilayah Waingapu terjadi antara bulan September sampai bulan Desember. Pemodelan ARIMA menghasilkan model terbaik yaitu model ARIMA (3,1,0) dengan persamaan 𝑦�������𝑡������� = 0,3162 𝑦�������𝑡�������−1 + 0,1284 𝑦�������𝑡�������−2 − 0,188 𝑦�������𝑡�������−3 + 0,7434 𝑦�������𝑡�������−4 − 0,934 . Pemilihan prediktor untuk input pada pemodelan JST dilakukan dengan perhitungan korelasi antara data AMH dengan data SST Nino 3.4 dan DMI. Lebih lanjut, data SST Nino 3.4 bulan Juni, Juli, Agustus dan DMI bulan Agustus dijadikan sebagai input dan nilai error dari prediksi ARIMA sebagai target pada pemodelan JST. Prediksi AMH berdasarkan Cascading ARIMA dan JST adalah hasil dari prediksi ARIMA dijumlahkan dengan hasil keluaran dari JST. Prediksi AMH menggunakan Cascading ARIMA dan JST lebih baik dibandingkan hanya menggunakan ARIMA saja. Hasil pengujian dan evaluasi prediksi AMH menggunakan menggunakan Cascading ARIMA dan JST diperoleh nilai r= 0,76 dan RMSE= 21,75, sedangkan hasil prediksi AMH hanya menggunakan ARIMA saja diperoleh nilai r = 0.14 dan RMSE = 32.53.
Keyword: Awal Musim Hujan, ARIMA, JST, SST Nino 3.4, DMI.

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: