Judul: Optimasi Fuzzy Inference System Dengan Particle Swarm Optimization (Pso) Untuk Prediksi Awal Musim Hujan
Abstrak: Curah hujan yang terjadi pada suatu wilayah akan menjelaskan awal musim hujan (AMH). AMH merupakan karakteristik dari musim hujan yang penting untuk diketahui, namun karakteristik hujan sendiri sangat sulit untuk di prediksi. Hujan merupakan unsur yang paling kompleks dari siklus hidrology sehingga sangat sulit untuk di modelkan dan di prediksi. Prediksi AMH adalah informasi yang memiliki beberapa peranan, karena informasi tersebut menjadi dasar dalam penetapan rencana, pengambilan keputusan, dan kepentingan manajemen sehingga resiko iklim dapat diperkecil. Dalam penelitian ini, optimasi Fuzzy Inference System (FIS) dengan Particle Swarm Optimization (PSO) dilakukan untuk prediksi AMH. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model FIS, mengoptimasi parameter FIS dengan algoritme PSO untuk prediksi AMH dengan prediktor ASPL Nino 3.4 dan IOD. Penelitian ini dilakukan di Waingapu, Kabupaten Sumba Timur, provinsi Nusa Tenggara Timur. Data yang digunakan merupakan data curah hujan harian tahun 1973 hingga 2013, data IOD dan data ASPL Nino 3.4 yang digunakan sebagai data uji dan data latih untuk prediksi AMH. Tahapan penentuan AMH dilakukan dengan menghitung nilai rataan curah hujan tahunan periode 1973-2013 menggunakan metode Liebmann. Model prediksi dilakukan dengan menggunakan metode FIS mamdani, dengan fungsi keanggotaan menggunakan fungsi zmf, gaussian dan smf. Hasil perhitungan AMH dengan metode Liebmann menunjukkan bahwa AMH terjadi diantara bulan September sampai dengan bulan Desember. Hasil perhitungan korelasi memperlihatkan bahwa nilai korelasi ASPL Nino 3.4 bulan Juli, Agustus, September dan IOD bulan September dijadikan sebagai prediktor yang masing-masing memiliki nilai korelasi sebesar 0.296, 0.342, 0.381 dan 0.285. Hasil prediksi AMH menunjukkan bahwa model fold 5 merupakan model fold terbaik berdasarkan nilai korelasi dan RMSE terbaik berdasarkan analisis menggunakan 23 aturan sebesar 0.57 dan 2.96. Berdasarkan nilai parameter pada fold 5 yang dioptimasi dengan algoritme PSO terhadap data prediktor dan respon. Nilai model FIS-PSO sesudah optimasi terhadap fold 5 yang merupakan model fold terbaik memiliki nilai korelasi terbaik dengan nilai korelasi sebesar 0.91 dan nilai RMSE sebesar 8.46 yang merupakan nilai RMSE terkecil dibandingkan dengan model fold yang lain.
Keyword: awal musim hujan, nilai korelasi, fuzzy inference system, particle swarm optimization.

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: Identifikasi Isolat Bakteri Tahan Krom(VI) dan Pengujian Aktivitas Enzim Krom(VI) Reduktase
Abstrak: Cr(VI) (chromate) is a toxic, soluble environmental contaminant. A Gram-negative, Cr(VI)-resistant bacterium, has been isolated from effluent of electroplating wastewater treatment reactor. This strain had maximum identity value as high as 96% to Ralstonia pickettii and Ralstonia sp. M2S3. This value indicated that the strain was a species of Ralstonia genera. Because of this reason, the strain was designated as Ralstonia sp. Cr6NS. Ralstonia sp. Cr6NS was able to grow aerobically in 250 ppm Cr(VI) and had Cr(VI) reducing-capacity as high as 4,11 x 10-8μg Cr(VI)/hour/cell. From the study of enzymatic activity, Ralstonia sp. Cr6NS showed the activity of Cr(VI)-reductase both in periplasmic and sitoplasmic content. The highest activity was found in periplasmic matrix. However, the strain seemed not secreting this enzyme to the external medium.
Keyword: