Judul: Model Sistem Prediksi Gabungan Dengan Nilai Pembobot Untuk Total Hujan Bulanan Guna Menduga Nilai Kandungan Air Tanah Pada Pertanaman Padi
Abstrak: Banyak lokasi di wilayah Indonesia yang sangat rentan terhadap kondisi hujan. Kondisi hujan di atas normal dapat mengakibatkan banjir, tanah longsor. Kondisi hujan di bawah normal dapat menyebabkan kekeringan. Kekeringan berkepanjangan bahkan dapat mengakibatkan kebakaran hutan/lahan. Berkaitan dengan kondisi hujan ini, maka manajemen air menjadi penting. Utamanya bagi lokasi-lokasi yang tidak/minim memiliki sarana irigasi teknis. Berkaitan dengan manajemen air ini maka prediksi hujan menjadi amat perlu disiapkan dan dilakukan. Dalam hal ini prediksi hujan dapat digunakan untuk mengantisipasi nilai Kandungan Air Tanah (KAT) khususnya untuk mendukung program ketahanan pangan. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk (1) merancang, mengkonstruksi, dan mengaplikasikan model Sistem Prediksi Gabungan dengan nilai Pembobot (SPGP) untuk total hujan bulanan di wilayah Kabupaten Indramayu guna dapat mengatasi ketidakkonsistenan kemampuan luaran model Sistem Prediksi Tunggal (SPT) di lapangan; (2) mengevaluasi keandalan luaran model SPGP total hujan bulanan untuk wilayah Kabupaten Indramayu secara spasial; (3) mengevaluasi peranan dinamika Suhu Muka Laut (SML) Japan Re-Analysis 25 years (JRA-25) di sekitar wilayah Kabupaten Indramayu ke dalam proses pengolahan data menggunakan teknik PLSR untuk memahami peranan time lag data SML JRA-25 tersebut terhadap luaran model SPGP; dan (4) menduga nilai Kandungan Air Tanah (KAT) berbasis luaran model SPGP maupun SPGP-PLSR untuk memprediksi besarnya nilai produksi padi dalam beberapa bulan ke depan. Dalam penelitian ini dilakukan prediksi hujan bulanan di wilayah Kabupaten Indramayu dengan menggunakan model SPGP. Model SPGP dibentuk berdasarkan pada nilai koefisien korelasi Pearson (r) sebagai hasil yang didapat dari luaran model SPT terhadap series data total hujan bulanan 1991-2000. Dalam penelitian ini digunakan luaran model SPT ANFIS, SPT Wavelet-ANFIS, SPT Waveket-ARIMA, dan SPT ARIMA. Persamaan model SPGP dibentuk berbasis pada nilai koefisien korelasi Pearson (r) yang diperoleh dari luaran SPT dimaksud dalam masa pelatihan. Persamaan SPGP kemudian diaplikasikan untuk memperoleh nilai prediksi total hujan bulanan dengan series 2001-2009. Hasil pediksi hujan bulanan luaran model SPGP ini selanjutnya diregresikan terhadap data Suhu Muka Laut (SML) Japan Re-Analysis 25 years (JRA-25) dengan resolusi 1° x 1° yang berada di sekitar wilayah Kabupaten Indramayu dengan menggunakan series data 2006-2009 dengan pergeseran waktu (time lag) 1 dan 2 bulan. Teknik yang dimanfaatkan adalah Partial Least Square Regression (PLSR). Hasilnya disebut sebagai SPGP-PLSR. Berbasis pada luaran SPGP-PLSR inilah maka dapat dilakukan pendugaan nilai KAT. Hasilnya disebut sebagai KAT(SPGP-PLSR). Prediksi hujan bulanan luaran model SPT di wilayah Kabupaten Indramayu menghasilkan nilai r yang tidak konsisten dengan kisaran r = 0,45 - 0,83 dan rerata r = 0,63 untuk luaran SPT ANFIS; kisaran r = 0,20 - 0,53 dan rerata r = 0,37 untuk luaran SPT Wavelet-ANFIS; kisaran r = 0,50 - 0,95 dan rerata r = 0,68 untuk luaran SPT Wavelet-ARIMA, dan kisaran r = 0,14 - 0,66 dan rerata r = 0,43 untuk luaran SPT ARIMA. Sementara itu luaran model SPGP menghasilkan nilai r dengan kisaran r = 0,58 - 0,94 dengan rerata r = 0,72. Selanjutnya luaran model SPT-PLSR menghasilkan nilai r dengan kisaran r = 0,64 - 0,90 dan rerata r = 0,75. Hasil perhitungan nilai Kesalahan Akar Kuadrat Rerata (Root Mean Square Error, RMSE) luaran model SPGP memiliki kisaran 32-181 mm/bulan dengan rerata RMSE =
Keyword: hujan bulanan, model SPT, model SPGP, PLSR, KAT

Judul: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Pareto Terampat Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1979-2008).
Abstrak: Indonesia memiliki iklim tropis dengan keragaman suhu kecil, namun keragaman curah hujan cukup besar, sehingga curah hujan merupakan unsur iklim yang penting untuk diamati terkait dengan perubahan iklim. Perubahan iklim dapat meningkatkan kejadian curah hujan ekstrim yang berdampak banjir, sehingga merendam lahan pertanian. Oleh karena itu, untuk mengantisipasinya diperlukan informasi dini mengenai prediksi curah hujan ekstrim, antara lain dengan statistical downscaling. Statistical Downscaling (SD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara data berskala global dengan data berskala lokal yaitu antara data luaran Global Circulation Model (GCM) dengan data curah hujan di stasiun cuaca. Namun dalam pemodelan SD ini perlu memperhatikan curah hujan ektrim. Penentuan nilai ekstrim dapat dilakukan menggunakan blok maksima yang nilainya akan mengikuti sebaran nilai ekstrim terampat (generalized extreme value, GEV). Namun metode ini tidak efektif karena akan banyak pengamatan terbuang, sehingga penentuan nilai ekstrim dilakukan dengan nilai ambang (threshold). Nilai-nilai di atas nilai ambang akan mengikuti Sebaran Pareto Terampat (Generalized Pareto Distribution, GPD). Tujuan penelitian ini adalah memodelkan data curah hujan dengan data luaran GCM menggunakan regresi Sebaran Pareto Terampat (GPD) untuk memprediksi curah hujan ekstrim di wilayah Kabupaten Indramayu. Penelitian ini, menggunakan data curah hujan lokal di kabupaten Indramayu dari tahun 1979 sampai tahun 2008 sebagai peubah respon. Data luaran GCM pada posisi wilayah 1.25°LS-18.75°LS dan 101.25°BT-118.75°BT, yang terdiri dari 8×8 grid. Data luaran GCM memiliki karakteristik non linier, berdimensi tinggi, dan multikolinieritas sehingga diperlukan analisis komponen utama (AKU). Pada regresi GPD, komponen utama merupakan peubah prediktor. Data dibagi menjadi dua, yaitu data tahun 1979-2007 sebagai data training untuk menyusun model dan data tahun 2008 sebagai data testing untuk validasi model. Data training dibagi berdasarkan empat musim yaitu, musim hujan (Desember, Januari, Februari), peralihan musim hujan-kemarau (Maret, April, Mei), kemarau (Juni, Juli, Agustus), peralihan kemarau hujan (September, Oktober, November). Penentuan batas ambang menggunakan Mean Residual Life Plot (MRLP). Nilainilai di atas batas ambang diuji kesesuaian sebarannya dengan uji Kolmogorov- Smirnov. Pendugaan parameter pada regresi GPD menggunakan metode kemungkinan maksimum dengan metode optimasi Nelder-Mead. Jumlah komponen yang digunakan sebanyak 4 komponen dengan tingkat keragaman sebesar 96.6%. MRLP menghasilkan batas ambang sebesar 145 untuk keseluruhan data. Pada pembagian empat musim diperoleh nilai ambang untuk bulan hujan (Des, Jan, Feb) sebesar 145, bulan peralihan hujan-kemarau (Mar, Apr, Mei) sebesar 100, musim kemarau (Jun, Jul, Agu) sebesar 10 dan musim peralihan kemarau-hujan (Sep, Okt, Nov) sebesar 45. Hasilnya menunjukkan bahwa model terbaik adalah model yang membagi empat musim dengan nilai RMSEP terkecil untuk kuantil 75, 90, 95 adalah 78.71, 93.63, 106.54. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa prediksi curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu pada bulan Januari tidak mengikuti pola aktualnya, namun secara umum pola hasil dugaan mirip dengan pola data aktualnya. Musim peralihan dan musim kemarau dapat diprediksi dengan baik di bawah kuantil 75. Model ini dapat memprediksi curah hujan ekstrim dengan baik pada bulan Februari yang merupakan puncak hujan pada tahun 2008. Curah hujan bulan Februari diprediksi pada kuantil ke-95 dengan nilai 453.23 mm/bulan. Model tersebut dapat menduga curah hujan ekstrim dengan baik untuk pendugaan satu tahun kedepan dan model ini merupakan model yang konsisten.
Keyword: curah hujan, ekstrim, Generalized Pareto Distribution, Global Circulation Model, statistical downscaling

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: