Judul: Penggunaan Indeks Kekeringan dan Model Tanaman untuk Analisis Dampak Kekeringan terhadap Potensi Penurunan Hasil Jagung
Abstrak: Alat monitoring kekeringan yang efektif dan handal yang mampu menyediakan peringatan dini kekeringan di bidang pertanian merupakan komponen strategi nasional yang penting dalam menghadapi kekeringan. Namun selama ini akurasi alat ini sulit diperkirakan karena keterbatasan data hasil tanaman di lapangan. Di sini kami mencoba menganalisis karakteristik kekeringan dengan menggunakan indeks kekeringan dan mengukur akurasinya dengan menghubungkan indeks tersebut dengan estimasi hasil tanaman keluaran model tanaman. Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis kekeringan berdasarkan metode Standardized Precipitation Index (SPI) dan Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) serta menganalisis dampak kekeringan terhadap potensi penurunan hasil jagung di empat wilayah di Provinsi Jawa Barat. Perhitungan SPI dan SPEI dilakukan pada skala waktu 1, 2 dan 3 bulanan. Nilai evapotranspirasi potensial (ETP) dalam perhitungan SPEI dihitung berdasarkan metode Thorthwaite (SPEITho), Hargreaves (SPEIHar) dan FAO Penman-Monteith (SPEIPen). Estimasi hasil jagung dilakukan menggunakan model tanaman, AquaCrop. Tidak terdapat perbedaan signifikan antara perhitungan SPI dan SPEI (SPEITho, SPEIHar dan SPEIPen) di semua lokasi penelitan pada semua skala waktu. Kedua metode memiliki korelasi yang sangat kuat (nilai R berkisar 0.94- 0.99 dengan tingkat kepercayaan 99%). Namun apabila dianalisis dengan lebih detail, hasil perhitungan SPEI menghasilkan jumlah bulan kering yang lebih banyak dan penilaian kekeringan SPI cenderung lebih berat dibandingkan SPEI. Perbedaan metode perhitungan menyebabkan perbedaan penilaian panjang durasi, tingkat keparahan dan intensitas kekeringan tertinggi serta kapan waktu terjadinya kekeringan terparah. Berdasarkan skala waktu, terlihat bahwa makin panjang skala waktu yang dipakai dalam perhitungan SPI atau SPEI, maka makin sedikit jumlah kejadian kekeringannya namun makin besar tingkat keparahan dan makin panjang durasinya. Hubungan indeks kekeringan dan potensi penurunan hasil jagung bervariasi antara 0.0-0.68 (tingkat kepercayaan 95%). Peningkatan korelasi terjadi saat musim tanam melalui musim kemarau. Secara umum, dampak kekeringan terhadap potensi penurunan hasil jagung tergantung pada durasi dan intensitas kekeringan serta fase pertumbuhan jagung ketika kekeringan terjadi. Semakin panjang durasinya dan makin tinggi intensitasnya, maka makin besar pula potensi penurunan hasil jagungnya. Dibandingkan fase lain, kekeringan pada fase generatif menyebabkan potensi penurunan hasil jagung yang lebih tinggi.
Keyword: AquaCrop, indeks kekeringan, potensi penurunan hasil, SPI, SPEI

Judul: Evaluasi Performa Standardized Precipitation Index (SPI) sebagai Indikator Kekeringan Pertanian di Jawa Tengah
Abstrak: Kekeringan merupakan bencana alam yang disebabkan oleh berkurangnya curah hujan diikuti dengan berkurangnya kelembaban tanah dan air sungai, berkurang penyimpanan air di waduk dan berkurangnya air yang mengisi tanah. Kejadian kekeringan sangat berdampak terhadap berkurangnya luas panen dan produksi hasil pertanian. Kekeringan adalah bencana alam yang komplek karena berlangsung secara perlahan dengan periode yang lama, sehingga awal dan akhir agak sulit ditentukan dengan tepat. Penggunaan indek kekeringan merupakan salah satu cara yang sering dipakai untuk mengidentifikasi suatu kejadian kekeringan. Standardized Precipitation Index (SPI) merupakan indek yang paling sering dan banyak digunakan untuk identifikasi kekeringan. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi performa empat metode koreksi bias dalam mengkoreksi curah hujan Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Station (CHIRPS) dan menganalisis performa SPI dalam menggambarkan kekeringan di Jawa Tengah. Unsur iklim yang dibutuhkan dalam melakukan perhitungan SPI hanya curah hujan, tetapi terkadang ketersedian data curah hujan terbatas sehingga penggunaan data global berbasis grid seperti CHIRPS meningkat, CHIRPS digunakan untuk perhitungan SPI dalam penelitian ini, tetapi curah hujan CHIRPS masih memiliki bias terhadap curah hujan observasi, sehingga perlu dilakukan koreksi bias terlebih dahulu. Koreksi bias dilakukan dengan empat metode yaitu metode regresi linear berganda, regresi power, Distribution Mapping dan rasio rata-rata. Performa koreksi bias yang baik ditunjukkan oleh metode regresi power dan regresi linear berganda dengan nilai koefisien determinasi rata-rata mencapai 0.99 dan nilai Mean Square Error (MSE) yang rendah dibandingkan dengan metode Distribution Mapping dan rasio rata-rata. Karakteristik kekeringan menurut SPI selama periode 1990-2010 menunjukkan kekeringan terjadi paling banyak 19 kali dengan durasi rata-rata terlama 4 bulan, tingkat keparahan rata-rata tertinggi sebesar 6.06 dan intensitas tertinggi sebesar 2.02. Peluang kekeringan tahun El Nino mencapai 100% pada bulan Agustus untuk kategori SPI agak kering, kering dan sangat kering, sedangkan peluang kekeringan pada tahun normal dan La Nina berkisar antara 0-70% untuk kategori agak kering, 0-50% untuk kategori kering dan 0-40% untuk kategori sangat kering. Luas kekeringan SPI yang memiliki hubungan paling erat dengan luas kekeringan aktual (luas kekeringan padi sawah) adalah luas kekeringan yang ditunjukkan oleh SPI kategori sangat kering dengan nilai korelasi mencapai 0.77, sehingga SPI kategori sangat kering bisa dijadikan indikator mulai terjadinya kekeringan pertanian.
Keyword: Drought, Standardized Precipitation Index, CHIRPS

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: