Judul: The Development of Learning Vector Quantization Model for Predicting Rainfall Categories on Subseasonal to Seasonal Scale
Abstrak: Peristiwa cuaca dan iklim yang ekstrim seperti gelombang panas, badai, kebakaran hutan, serta banjir merupakan bentuk ekspresi dari variabilitas iklim. Peristiwa-peristiwa yang dipengaruhi oleh adanya perubahan iklim tersebut kemudian berdampak secara signifikan terhadap morbiditas dan mortalitas manusia, bahkan juga bisa berdampak pada kesehatan mental dan tentunya kesejahteraan manusia. Dalam konteks perubahan iklim salah satu pekerjaan yang penting adalah melakukan prediksi cuaca. Pada penelitian ini akan dilakukan pengembangan model klasifikasi yang akan menggunakan salah satu model Neural Networks yaitu Learning Vector Quantization (LVQ) dan kemudian akan dikembangkan dengan menambahkan Principal Component Analysis (PCA). Adapun sebagai prediktor adalah beberapa parameter udara permukaan yaitu rata-rata tekanan permukaan laut, suhu udara permukaan, dan suhu maksimum permukaan, dengan kelas target yaitu kategori curah hujan. Model awal yang dihasilkan dengan menggunakan 6 kategori curah hujan tersebut dilakuak penyesuaian menjadi hanya 2 kategori curah hujan, hal tersebut dilakukan untuk meningkatkan akurasi model secara keseluruhan dikarenakan data yang memiliki frekuensi tidak seimbang. Hasil dari penelitian ini sudah mampu mengembangkan model untuk melakukan prediksi terhadap 2 kategori hujan berdasarkan luaran dari Global Climate Model (GCM) pada skala Subseasonal to Seasonal (S2S) menggunakan LVQ dan menerapkan PCA sebagai metode untuk reduksi dimensi, yang menghasilkan rataan akurasi untuk seluruh model adalah sebesar 72,6%% dengan waktu pelatihan selama 6 jam 55menit 42 detik. Model yang dihasilkan secara stabil mampu melakukan prediksi hingga 46 hari ke depan dan secara keseluruhan model memiliki kemampuan lebih baik dalam mengidentifikasi kelas hujan dibandingkan dengan kelas berawan.
Keyword: prediksi, principal component analysis, Kategori Curah Hujan, Learning Vector Quantization

Judul: Pengembangan Model Prediksi Berbasis Sebaran Empirik untuk Prediksi Kategori Curah Hujan Skala Submusiman hingga Musiman
Abstrak: Sejak tahun 2013 dikembangkan model prediksi cuaca skala submusiman hingga musiman (S2S) yang menjembatani kesenjangan antara prediksi musiman dan prakiraan cuaca dengan skala 2 minggu hingga satu musim atau lebih. Prakiraan cuaca merupakan prediksi skala pendek-hingga-menengah yaitu prediksi hingga 14 hari dan prediksi musiman yang merupakan prediksi skala panjang, dengan skala prediksi tiga hingga 12 bulan. Pemodelan prediksi curah hujan dapat dibangun berdasarkan luaran Global Climate Model (GCM) maupun hasil pengukuran variabel-variabel cuaca dari stasiun pengamatan. Luaran GCM terdiri dari berbagai variabel cuaca yang berbentuk grid. Pemanfaatan luaran GCM untuk prediksi cuaca lokal dikenal sebagai teknik statistical downscaling (SD). Teknik SD dapat dibedakan menjadi teknik SD berbasis regresi apabila prediktan bernilai kontinyu dan berbasis klasifikasi apabila prediktan bernilai diskret seperti kategori curah hujan. Kategori curah hujan merupakan hasil penggolongan nilai-nilai curah hujan sesuai dengan tujuan tertentu. Luaran GCM pada umumnya berdimensi tinggi oleh karena itu diperlukan metode reduksi dimensi. Metode reduksi yang digunakan adalah metode ekstraksi fitur tekstur statistik yang dihitung dari gray level co-occurrence matrix (GLCM). Fitur tekstur statistik yang digunakan adalah kontras, korelasi, energi, homogenitas dan entropi. Pada penelitian ini dibangun teknik SD berbasis klasifikasi untuk prediksi kategori curah hujan di Kabupaten Indramayu. Model tersebut memanfaatkan luaran model GCM S2S dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) sebagai prediktor dan data presipitasi CHIRPS sebagai data curah hujan. Model yang akan dibangun adalah pengembangan dari model klasifikasi yang belum pernah digunakan untuk prediksi kategori curah hujan yaitu voting feature interval (VFI). Model VFI merupakan model klasifikasi dengan proses pelatihan yang cepat karena seluruh data latih diproses sekaligus. Pada model VFI, setiap fitur memberikan peluang untuk setiap kelas (disebut sebagai vote) dan kemudian kelas dengan jumlah peluang terbesar merupakan kelas prediksi. Secara umum, model VFI memiliki kinerja yang sangat baik dengan akurasi yang cukup tinggi untuk permasalahan klasifikasi dengan fitur-fitur bernilai nominal dan ordinal. Namun demikian kinerjanya menurun bahkan akurasinya hanya sekitar 50% ketika banyak fitur berupa fitur bernilai kontinyu. Untuk mengatasi kelemahan tersebut pada penelitian ini diusulkan dua perbaikan yaitu penentuan peluang yang diberikan oleh setiap fitur dengan menggunakan metode kernel dan penentuan banyaknya interval fitur berdasarkan percobaan. Di samping itu, untuk meningkatkan kinerja model, dilakukan proses seleksi fitur. Tahap pertama dari penelitian ini adalah penentuan variabel cuaca yang digunakan sebagai prediktor dan domain luaran GCM S2S. Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, variabel cuaca yang digunakan adalah suhu permukaan, suhu pada ketinggian 200 dan 850 hPa serta angin zonal pada ketinggian 200 dan 850 hPa. Penentuan domain luaran GCM S2S dilakukan dengan percobaan menggunakan ukuran 6x6, 8x8, 10x10, dan 12x12 dengan posisi di atas wilayah Kabupaten Indramayu. Hasil percobaan menunjukkan dimensi GCM 6x6 sampai dengan 12x12 grid berpotensi digunakan sebagai prediktor. Namun demikian, berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya dimensi 8x8 memberikan kinerja prediksi yang baik untuk wilayah Kabupaten Indramayu. Oleh karena itu dipilih dimensi 8x8 dengan posisi di atas Kabupaten Indramayu. Hasil percobaan juga menunjukkan bahwa akurasi model VFI masih sangat kecil yaitu sekitar 50%. Hal ini mengkonfirmasi bahwa akurasi model VFI rendah ketika fitur-fitur bernilai kontinyu. Tahap selanjutnya adalah percobaan perbaikan kinerja VFI dengan pendugaan fungsi kepekatan menggunakan metode kernel dan penentuan banyaknya
Keyword: curah hujan, GCM, kernel, S2S, VFI

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: