Judul: Validasi dan Prediksi Curah Hujan Di Indonesia Menggunakan Hasil Integrasi Perangkat Lunak Prediksi Iklim Musiman dengan Sistem Website
Abstrak: Penelitian ini mengintegrasikan perangkat lunak prediksi iklim musiman Climate Predictability Tool (CPT) dengan sistem website. Pengecekan hasil integrasi dilakukan dengan melihat model dan hasil prediksinya berdasarkan analisis korelasi kanonik. Data model iklim NMME CMC1-CanCM3 dan CMC2- CanCM4 digunakan sebagai prediktor, sementara itu data curah hujan bulanan dan musiman CHIRPS versi 1.8 (pulau Jawa), CRU TS3.1 (Indonesia), dan APHRODITE versi V1003RI (Indonesia) sebagai prediktan. Hasil pengecekan menunjukkan bahwa secara umum nilai korelasi kanonik antara data model iklim dengan observasi berkisar 0.62-0.88 untuk data bulanan serta 0.52-0.92 untuk data musiman. Data prediksi yang digunakan merupakan data bulan November 2014 dengan lead time 1 hingga 3 bulan. Dengan menggunakan data CHIRPS, nilai korelasi Pearson relatif tinggi terdapat pada lead time 1 bulan dengan nilai 0.4-0.5 pada wilayah Jawa bagian utara dan tengah. Nilai korelasi Pearson data CRU dan APHRODITE berkisar antara 0.4-0.6 di sebagian besar wilayah Kalimantan bagian timur. Pada keseluruhan lead time prediksi, ditemukan curah hujan tinggi di atas 300 mm/bulan terutama di wilayah Jawa bagian tengah. Selain itu, hasil prediksi menunjukkan peluang kejadian curah hujan normal sekitar 40-50%, di atas normal <30%, serta di bawah normal > 50%....
Keyword: Seasonal Climate prediction, CPT, climate model NMME, Canonical Correlation, Prediksi iklim musiman, Korelasi kanonik, Sistem informasi iklim, Skill map

Judul: Development of Probabilistic Neural Networks Models for Prediction of Rainfall Categories on Subseasonal to Seasonal Scales
Abstrak: Pengembangan model untuk memprediksi kategori curah hujan menjawab kebutuhan manusia dalam mengetahui kondisi cuaca dan iklim di masa yang akan datang. Model prediksi yang berfokus pada skala cuaca atau skala iklim dinilai tidak dapat sepenuhnya menjelaskan skala prediksi submusiman hingga musiman. Prediksi pada skala submusiman hingga musiman menjadi pengisi celah pada periode antara prediksi cuaca dan prediksi iklim. Pada penelitian ini, proses prediksi curah hujan pada periode submusiman hingga musiman dirancang untuk wilayah Kabupaten Indramayu. Perancangan model memanfaatkan beberapa parameter udara atas pada ketinggian 200 hPA dan 850 hPA yang diperoleh dari luaran General Circulation Model (GCM) S2S yang dikembangkan oleh ECMWF. Metode prediksi kategori yang dipilih untuk membangun model prediksi pada penelitian ini adalah Probabilistic Neural Networks (PNN) dengan memanfaatkan Principal Component Analysis (PCA) sebagai alat untuk melakukan reduksi dimensi pada prediktor. Data curah hujan yang digunakan untuk peubah terikat berupa data presipitasi yang dikeluarkan oleh CHIRPS. Model dievaluasi dengan menghitung akurasi model. Hasil percobaan membangun model dengan menggunakan n-component sama dengan 5 memiliki performa keseluruhan yang baik dengan rata-rata akurasi sebesar 82,177% dan waktu pelatihan model sebesar 76 menit., The development of models to predict rainfall categories answers human needs in knowing future weather and climate conditions. Prediction models that focus on the weather scale or climate scale are considered unable to fully explain the sub-seasonal to seasonal prediction scale. Predictions on a sub-seasonal to seasonal scale fill the gap in the period between weather prediction and climate prediction. In this study, the rainfall prediction process in the sub-seasonal to seasonal period was designed for the Indramayu Regency area. The model design utilizes several upper air parameters at 200 hPA and 850 hPA altitudes obtained from the General Circulation Model (GCM) S2S output developed by ECMWF. The category prediction method chosen to build the prediction model in this study is Probabilistic Neural Networks (PNN) by utilizing Principal Component Analysis (PCA) as a tool to reduce the dimensions of the predictors. The rainfall data used for the dependent variable is precipitation data issued by CHIRPS. The model was evaluated by calculating model accuracy. The experimental results of building the model using n-components equal to 5 had good overall performance with an average accuracy of 82.177% and a model training time of 76 minutes.
Keyword: Prediction, Rainfall, GCM, PNN, S2S

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: