Judul: Analisis Curah Hujan Bulanan Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus: Katulampa Bogor).
Abstrak: Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang penting di Indonesia karena keragamannnya sangat tinggi baik menurut waktu maupun tempat. Katulampa Bogor termasuk daerah di Jawa Barat dengan curah hujan yang tinggi dan bervariasi, dan memiliki pola sebaran curah hujan monsoonal, sehingga penelitian ini dilakukan untuk peramalan curah hujan pada daerah Katulampa bogor. Telah banyak metode peramalan yang digunakan, salah satunya metode Exponential Smoothing. Perlu adanya perbandingan hasil ramalan pada tiap metode Exponential Smoothing yang digunakan. Metode Exponential Smoothing yang dibandingkan yaitu metode Single Exponential Smoothing (SES), metode SES pendekatan adaptif, metode Linear Exponential Smoothing (LES) oleh Brown, dan metode LES oleh Holt. Metode baik yang dihasilkan untuk meramalkan curah hujan bulan Januari sampai Desember berbeda-beda. Hasil metode LES oleh Brown dan LES oleh Holt menunjukkan adanya tren pada curah hujan bulan Maret, Mei, dan Nopember di Katulampa Bogor. Hasil metode SES dan SES adaptif menunjukkan tidak adanya tren pada curah hujan bulan Januari, Februari, April, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober, dan Desember di Katulampa Bogor. Metode Exponential Smoothing yang digunakan lebih efektif dan bagus untuk menganalisi tren jika dibandingkan untuk meramalkan curah hujan Katulampa Bogor.
Keyword: Analisis Tren, Curah Hujan, Pemulusan Eksponensial, Peramalan, Perbandingan Metode

Judul: Pemodelan Curah Hujan Bulanan dengan Teknik Statistical Downscaling melalui Pemodelan Dua Tahap
Abstrak: Perubahan iklim dan dampaknya terhadap ketersediaan air telah lama menjadi perhatian di bidang hidrologi. Pengelolaan dan perencanaan sumber daya air semakin dibutuhkan dengan menggabungkan pengaruh variasi iklim global dan ketersediaan air untuk memprediksi persediaan air di masa depan. Global circulation models (GCM) menyediakan data simulasi dari parameter iklim pada skala global, tetapi tidak dapat menghasilkan data parameter iklim skala lokal seperti pada pos hujan pengamatan klimatologi. Teknik statistical downscaling (SD) digunakan untuk memprediksi data parameter iklim berskala lokal menggunakan model statistik dengan memanfaatkan parameter-parameter iklim global yang diperoleh dari data luaran GCM, kemudian dihubungkan secara fungsional dengan parameter-parameter iklim lokal seperti curah hujan. Provinsi Jawa Barat adalah salah satu wilayah di Indonesia dengan intensitas curah hujan yang tinggi dan sulit untuk diprediksi. Intensitas curah hujan akan berbeda-beda di setiap waktunya, pada saat musim hujan atau cuaca ekstrim intensitas curah hujan akan cenderung tinggi, begitu juga sebaliknya. Hal ini menandakan adanya kelompok intensitas curah hujan untuk daerah dan waktu tertentu, sehingga model yang dihasilkan untuk setiap kelompok bisa berbeda. penelitian ini melakukan pemodelan dua tahap untuk menduga curah hujan pada 4 pos hujan di Jawa Barat, yaitu Bogor, Bandung, Jatiwangi, dan Citeko. Tahap pemodelan pertama adalah pemodelan klasifikasi menggunakan regresi logistik ordinal untuk menduga kelompok curah hujan lokal berdasarkan kuartilnya yang dihubungkan dengan output GCM. Variabel yang digunakan dalam tahapan ini adalah nilai komponen utama data Climate Forecast System (CFS) dengan kelompok curah hujan lokal berdasarkan kuartilnya.Pemodelan tahap dua dilakukan untuk menduga curah hujan dari masing-masing kelompok curah hujan lokal menggunakan Regresi Komponen Utama (RKU) dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Pemodelan dua tahap menggunakan metode RKU dan RKTP memberikan nilai RMSEP lebih baik dibandingkan pendugaan menggunakan seluruh data untuk stasiun geofisika Bandung, Jatiwangi dan Citeko, sedangkan RMSEP yang dihasilkan untuk pos hujan Bogor lebih besar dibandingkan dengan penggunaan RKU dan RKTP tanpa pengelompokan, sehingga pemodelan 2 tahap menggunakan regresi logistik ordinal belum mampu untuk menduga curah hujan pada pos hujan Bogor.
Keyword: Regresi logistik ordinal, regresi kuadrat terkecil parsial, regresi komponen utama, statistical downscaling

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: