Judul: Analisis Empirical Orthogonal Function (Eof) Berbasis Eigen Value Problem (Evp) Pada Dataset Suhu Permukaan Laut Indonesia
Abstrak: Indonesia merupakan negara maritim yang sebagian besar wilayahnya adalah lautan sehingga daerahnya beriklim tropis. Daerah dengan iklim tropis memberi pengaruh kuat antara atmosfer dan lautan. Karena pengaruh kuat tersebut, laut mempunyai peranan penting dalam proses perubahan iklim maupun cuaca. Terdapat beberapa unsur penting di laut yang menjadi parameter kunci dalam memengaruhi proses perubahan tersebut. Salah satu yang menjadi parameter kunci adalah suhu permukaan laut (SPL). SPL merupakan parameter yang memberikan informasi keadaan air di permukaan laut. SPL di Indonesia mengalami variasi dari waktu ke waktu yang menyebabkan kondisi cuaca dan iklim berubah dalam rentang waktu tertentu. Oleh karena itu, perlu adanya pengamatan khusus atau penelitian terhadap data SPL di wilayah Indonesia. Berdasarkan hal tersebut, masalah ini dianalisis menggunakan metode Empirical Orthogonal Function (EOF) berbasis Eigen Value Problem (EVP). Metode ini bertujuan untuk mendapatkan pola-pola dominan yang ditentukan oleh data dan berevolusi dalam ruang dan waktu. Cara kerja dari metode ini adalah mereduksi data yang berukuran besar menjadi beberapa mode EOF tanpa menghilangkan informasi dari data asli. Adapun tujuan penelitian ini adalah mengkaji metode EOF berbasis EVP untuk mereduksi data SPL dalam rentang waktu 600 bulan. Selanjutnya, menganalisis pola dominan dari data secara temporal dan spasial serta menentukan nilai kesalahan untuk melihat kualitas dari hasil reduksi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data SPL. Data ini merupakan arsip data global bulanan yang telah direkonstruksi secara terus menerus. Rekonstruksi ini berawal dari bulan Januari 1854 sampai bulan Desember 2012, sehingga lebih dikenal dengan The Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST). Data ERSST ini memiliki resolusi spasial 2  2 dan resolusi temporal bulanan. Analisis terhadap data SPL Indonesia selama 600 bulan menghasilkan komponen utama yang diinisialkan dengan mode EOF. Setiap mode EOF mengandung koefisien yang memuat variabel yaitu data grid dan vektor eigen. Data grid menggambarkan letak geografis dan vektor eigen menggambarkan dimensi waktu. Dasar pemilihan mode EOF ini bergantung pada persentase kontribusi dari nilai eigen. Persentase kontribusi lebih dari 80% akan memberikan aturan pemilihan mode EOF yang mempertahankan sebagian besar informasi dari data asli. Berdasarkan analisis tersebut diperoleh empat mode EOF terbesar dengan 94.2% variasi total. Mode EOF pertama (EOF1) menjelaskan 51.4% dari variasi total. Mode EOF ini merupakan pola dominan yang dapat menjelaskan hampir seluruh data. Mode EOF2 menunjukkan 26.7% dari variasi total. Mode EOF3 dan EOF4 masing-masing menjelaskan 11.2% dan 4.9% dari variasi total. Efektifitas dari empat mode EOF tersebut diuji untuk dapat menghampiri data asli. Hampiran ini diperoleh dengan menentukan nilai norm error dari hasil reduksi menggunakan teknik error norm matriks. Teknik ini menghasilkan pola hubungan antara tingkat kesalahan relatif (relative error) dan mode EOF. Pola hubungan tersebut memperlihatkan semakin banyak mode yang diambil maka kesalahan relatif akan semakin kecil. Hal ini berarti tingkat kesalahan menjelaskan representasi hampiran data hasil reduksi terhadap data asli.
Keyword: suhu permukaan laut, empirical orthogonal function (EOF), ERSST., nilai eigen dan vektor eigen

Judul: Analisis Empirical Orthogonal Function (Eof) Berbasis Singular Value Decomposition (Svd) Pada Data Curah Hujan Indonesia.
Abstrak: Curah hujan merupakan salah satu parameter atmosfer yang sulit diprediksi karena mempunyai keragaman tinggi baik secara spasial maupun temporal. Sebagai negara kepulauan, Indonesia mempunyai garis pantai yang panjang dan berpegunungan, sehingga memengaruhi arus udara, perubahan cuaca, iklim, dan hujan. Selain itu, Indonesia mempunyai variasi suhu kecil, sementara variasi curah hujan yang cukup tinggi. Data curah hujan merupakan data yang memiliki dimensi matriks yang cukup besar dan sulit untuk dianalisis. Oleh karena itu, dibutuhkan cara yang tepat untuk menganalisis data tersebut agar diperoleh informasi yang bermanfaat. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk menganalisis data tersebut adalah menggunakan teknik pereduksian dimensi yang dikenal dengan Analisis Komponen Utama (AKU) atau disebut analisis Empirical Orthogonal Function (EOF). Analisis EOF merupakan suatu metode untuk menentukan pola-pola dominan pada data yang berevolusi dalam ruang dan waktu. EOF atau AKU dikatakan sebagai transformasi Hotelling yang merupakan suatu teknik untuk menyederhanakan suatu himpunan data dengan mereduksi dimensi menjadi lebih kecil dengan mempertahankan sebanyak mungkin variasi dalam himpunan data asal. Peubah baru yang merepresentasikan data dengan dimensi yang lebih kecil disebut dengan Komponen Utama, dalam penelitian ini disebut dengan mode EOF. Secara aljabar, mode EOF yang diperoleh merupakan kombinasi linear dari semua peubah asli yang memiliki varian terbesar secara berurutan dan tidak berkorelasi dengan EOF sebelumnya. Analisis EOF berbasis Singular Value Decomposition (SVD) pada penelitian ini digunakan untuk mendapatkan pola-pola dominan pada data yang berevolusi dalam ruang dan waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode EOF berbasis SVD untuk mereduksi data curah hujan Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43. Selanjutnya akan dianalisis pola dominan dari data baik secara temporal maupun spasial, dan dihitung error norm matriks untuk melihat nilai kesalahan dari mode EOF yang diperoleh. Analisis EOF dilakukan terhadap data curah hujan TRMM 3B43 di wilayah cakupan Indonesia dalam rentang waktu bulanan selama 204 bulan. Hasil analisis menunjukkan bahwa lima nilai singular terbesar memiliki total varian sebesar 90.03%. Hal ini menunjukkan bahwa seluruh data dapat diwakili dengan lima mode EOF. Mode EOF pertama menjelaskan 30.68% dari total varian. Mode EOF kedua sampai kelima masing-masing menjelaskan 19.89%, 16.82%, 11.43% dan 11.19% dari total varian. Setiap mode EOF yang diperoleh menggambarkan pola spasial, sedangkan vektor singular menggambarkan pola temporal. Efektifitas dari lima mode EOF yang dihasilkan tersebut diuji untuk dapat menghampiri data asli. Hampiran data asli diperoleh dengan menentukan nilai kesalahan dari hasil reduksi menggunakan teknik error norm matriks.
Keyword: curah hujan TRMM 3B43, analisis empirical orthogonal function (EOF), singular value decomposition (SVD), error norm matriks

Judul: Gene Editing  of Two Cyanide Synthesis-related Genes in Cassava using CRISPR/Cas9
Abstrak: Cassava (Manihot esculenta) contain toxic quantities of cyanogenic glucoside. Reducing the potentially toxic cyanogenic glucoside levels in cassava could be achieved by gene editing through Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats – CRISPR associated protein 9 (CRISPR/Cas9), a high- precision genome editing technique in plants. Two cassava UDP- glucosyltransferase (UGT) paralogs, UGT85K4 and UGT85K5, are the genes catalyzing the synthesis of cyanogenic glucosides in plants. The study aimed to construct the CRISPR/Cas9 recombinant vector carrying single guide RNA (sgRNA) to edit UGT85K4 and UGT85K5 genes, and transform sgRNA CRISPR/Cas9 construct into KU50 cassava calli. Five sgRNAs were designed, considering the on/off target efficiency score and GC content. Those sgRNAs were ligated into pRGEB32 plasmid and introduced to competent Escherichia coli DH5a. The PCR colony and DNA sequencing were performed to verify the sgRNA insert. The amplicons showed the expected band size of recombinant vector (180 bp). Based on sequencing results, only one sgRNA was successfully ligated into the plasmid that will be used to edit the UGT85K5 gene. The sgRNA CRISPR/Cas9 construct in pRGEB32 plasmid was successfully transformed into Agrobacterium tumefaciens and introduced into KU50 cassava calli through co-cultivation. The overgrowth of Agrobacterium occurred after the co-cultivation phase.
Keyword: CRISPR/Cas9, Cyanogenic glucoside, Gene editing, sgRNA