Judul: Integrasi SOM dan LVQ untuk Prediksi Klasifikasi Curah Hujan di Musim Kemarau Berbasis Indeks Iklim Global Studi Kasus Kabupaten Indramayu
Abstrak: Kabupaten Indramayu adalah sentra produksi padi dan palawija di Provinsi Jawa Barat. Kabupaten Indramayu rentan terhadap bahaya kekeringan yang berdampak terhadap gagal panen (puso) dibandingkan dengan dampak kebanjiran dan organisme penggangu tanaman. Untuk meminimalkan resiko gagal panen pada saat kekeringan maka perlu dikembangkan model prediksi. Model prediksi yang dikembangkan adalah mengklasifikasikan intensitas total curah hujan di musim kemarau. Penelitian ini berfokus di musim kemarau pada bulan Mei, Juni, Juli dan Agustus (MJJA). Model ini menggunakan data masukan indeks iklim global yaitu Indian Ocean Dipole (IOD), Southern Oscillation Index (SOI) dan Sea Surface Temperature (SST). Pemilihan indeks iklim global ini bertujuan melihat pengaruh indeks iklim global terhadap intensitas curah hujan di Indramayu pada musim kemarau. Klasifikasi curah hujan dibagi menjadi 3 kelas. Kelas curah hujan tersebut adalah intensitas curah hujan rendah (kelas 1), sedang (kelas 2) dan intensitas curah hujan tinggi (kelas 3). Analisa korelasi digunakan untuk memilih peubah indeks iklim global yang mempengaruhi intensitas curah hujan di musim kemarau. Hasil analisa korelasi akan dijadikan sebagai masukan untuk klasifikasi kelas curah hujan. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan kelas curah hujan adalah self-organizing map (SOM), learning vector quantization (LVQ) dan integrasi self-organizing map dengan learning vector quantization. Teknik Z-score digunakan untuk menormalisasi data indeks iklim global. Pemilihan peubah prediktor menggunakan analisa korelasi Pearson. Pemilihan data latih dan data uji menggunakan metode leave one out cross validation (LOOCV). Pengujian model menggunakan metode pengukuran jarak Euclidean. Klasifikasi curah hujan dilakukan dengan 6 skenario, 100 epoch dan laju pembelajaran yang bervariasi. Akurasi terbaik metode SOM diperoleh berdasarkan hasil analisa komponen utama. Akurasi terbaik metode LVQ diperoleh berdasarkan analisa korelasi Pearson dan analisa komponen utama. Akurasi terbaik metode integrasi SOM dan LVQ berdasarkan hasil analisa korelasi Pearson. Metode SOM, LVQ dan SOM+LVQ dapat mengklasifikasikan kelas intensitas curah hujan di musim kemarau (MJJA) dengan baik.
Keyword: dry season, global climate indices, learning vector quantization, precipiation intensity, self-organizing map

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: