Judul: Pemodelan Curah Hujan dengan Model Fungsi Transfer Input Ganda
Abstrak: Floods are natural events that have erratic pattern. The time when floods occure are detectable, when we are able to forecast rainfall. The amount of rainfall is influenced by several factors, including temperature and humidity. Rainfall, temperature, and humidity are time series data that have are not independent. Forecasting for time series data can be done by using ARIMA model. Forecasting result from ARIMA models are not satisfying because it is not close to the actual data, which was also showed by its MAPE value of 37.01%. Hence the transfer function model was applied to forecast rainfall as the output variable along with temperature and humuidity factor as the input variable. The result from transfer function model used for short run forecasting (1 week) was quite good which can be seen by its MAPE value of 5.28%. Although transfer function model has a lower MAPE value compared to ARIMA model, transfer function model is not good enough to be used on long-term (1 month) rainfall forecasting, which is showed by its MAPE value of 31.68% and it could not detect flood occurence well. Based on those MAPE values it can be concluded that the transfer function model is still better than ARIMA model.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), transfer function model, rainfall, ARIMA mode

Judul: Studi Komparatif model ARIMA dan Fuzzy Time Series untuk meramalkan data curah hujan bulanan. (Studi kasus: Kota Bogor -Indonesia).
Abstrak: Salah satu masalah utama dalam pengelolaan sumber daya air adalah peramalan curah hujan. Dengan mempertimbangkan efek curah hujan terhadap sumber daya air, prediksi curah hujan yang lebih akurat akan memungkinkan pemanfaatan sumber daya air dan pembangkit listrik secara efisien. Di sisi lain, iklim dan curah hujan adalah fenomena yang sangat tidak linier dan rumit, yang membutuhkan pemodelan dan simulasi matematika non-linear untuk prediksi yang akurat. Ada banyak faktor yang mempengaruhi curah hujan di kota Bogor- Indonesia, seperti posisi geografis, topografi dan faktor lainnya. Terjadinya curah hujan adalah salah satu elemen paling kompleks dari siklus hidrologi yang pemahamannya telah mengalami sejumlah besar perubahan ruang dan waktu. Keragaman curah hujan mempengaruhi banyak kegiatan termasuk produksi pertanian, transportasi, seluruh ekonomi suatu daerah, dan keberadaan penduduknya. Analisis deret waktu memainkan peran penting dalam memodelkan data meteorologi seperti kelembaban, suhu, curah hujan dan variabel iklim lainnya. Peramalan deret waktu adalah penggunaan model untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan nilai sebelumnya. Tujuan umum dari analisis deret waktu adalah mengekstrapolasi perilaku masa lalu ke masa depan. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan dua jenis pemodelan time series untuk diprediksi dengan data simulasi yang direpresentasikan menggunakan model ARMA (1,1). Data simulasi dihasilkan menggunakan 16 skenario sebagai kombinasi dari 4 nilai 𝜎����������𝑒���������� 2 (0.5, 1, 3, 5) dengan 4 nilai parameter ARMA. Tujuan lain dari penelitian ini adalah untuk membandingkan akurasi model ARIMA dan Fuzzy Time Series (Chen dan Yu) dalam memperkirakan data curah hujan bulanan dari masing-masing dari dua stasiun curah hujan yang ditemukan di Kota Bogor. 0oUntuk mengevaluasi kinerja model-model ini, parameter statistik digunakan untuk membuat perbandingan antara model-model ini. Parameter ini termasuk Root Mean Square Errors (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Kumpulan data yang telah digunakan dalam penelitian ini meliputi pengukuran bulanan untuk curah hujan dari tahun 2009 hingga 2016 (96 bulan) untuk pos hujan Empang dan stasiun klimatologi Dramaga yang ditemukan di kota Bogor, Indonesia. Model dilatih dengan data curah hujan bulanan untuk setiap stasiun curah hujan selama tujuh tahun. Kinerja model dievaluasi dengan menggunakan 12 bulan data. Model yang berbeda dan ukuran statistiknya ditentukan untuk setiap stasiun dan juga menggunakan studi simulasi. Kami telah menunjukkan diagram prakiraan yang diperoleh yang secara grafis menggambarkan kedekatan antara pengamatan asli dan yang diperkirakan. Hasil numerik dari penelitian ini menunjukkan bahwa dalam studi simulasi model chen lebih baik daripada model ARMA dan Yu karena nilai RMSE dan MAPE untuk metode ini memiliki nilai bias yang lebih rendah jika dibandingkan dengan metode lain, hal ini disebabkan karena model Yu mengandung nilai bias yang lebih tinggi. Statistik sekitar 11.44 saat varians error menjadi tinggi 𝜎����������𝑒���������� 2= 5 untuk parameter ARMA ф = 0.9 dan θ = 0.6 maka metode lain. Di sisi lain untuk penerapan data curah hujan, pos hujan Empang menunjukkan bahwa model Chen merupakan model terbaik untuk digunakan memperkirkan curah hujan karena RMSE dan MAPE memiliki nilai yang kecil masing-masingnya adalah 142.340 dan 43.184 jika dibandingkan dengan model lainnya. Sementara untuk stasiun klimatologi Dramaga terlihat bahwa model ARIMA merupakan model terbaik digunakan untuk memperkirakan curah hujan di daerah ini karena nilai terkecil RMSE dan MAPE masing-masing adalah 142.500
Keyword: ARIMA, Bias, Fuzzy Time Series, MAPE, Curah Hujan, RMSE

Judul: Extraction and Characteristic of Collagen and Nanoparticle Collagen from the Skin of Stingray Fish (Pastinachus solocirostris) as Ingredient of Cosmetics.
Abstrak: Isolation of collagen from the skin of stingray fish (Pastinachus solocirostris) has been successfully conducted with three stages: first soaked in 0.05 M NaOH with a sample/solution ratio of 1:10 (w/v) for 6 hour, second soaked in 0.1 M acetic acid with a sample/solution ratio of 1:6 (w/v) for 2 hour, and third extraction with destilated water at temperature 40 C for 2 hour with a yield of 14.475 % (wet base). Nanoparticle collagen was made with desolvation method using etanol as a desolvating agent with a collagen solution/etanol ratio of 1:1. Yield of nanoparticle collagen was 9.64% (wet base) with particle size of 185.24 nm. Collagen and nanoparticle collagen is in the form of white powder with whiteness degree 72.48% and 60.03%, respectively. Protein is the major component in collagen and nanoparticle collagen (86.97% and 86.18%) with trace amount of ash (0.17% and 0.13%) and fat (0.19% and 0.25%), respectively. Based on sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis patterns, amino acid composition, and fourier transform infrared (FTIR) spectra of both collagen and nanoparticle collagen were characterized as type I collagens. Nanostructural analysis of collagen and nanoparticle collagen by Scanning Electron Microscopy (SEM) shows that both were separate aggregates. Other characteristics of collagen and nanoparticle collagen were: Tmax of 165.88 C and 156.63 C; Viscosity 292.33 cP dan 110 cP; pH 5.00 dan 4.93; respectively. Collagen has highest solubility at pH 7 and the isoelectric point at pH 6, 9, and 10. Therefore, nanoparticle collagen has highest solubility at pH 3 dan and the isoelectric point at pH 6. Collagen and nanoparticle collagen from skin of stingray fish (Pastinachus solocirostris) has a characteristic for a potential use as a cosmetic ingredient.
Keyword: