Judul: Penentuan Prediktor pada Statistical Downscaling dengan Singular Value Decomposition (Studi Kasus di Stasiun Meteorologi Indramayu).
Abstrak: Statistical Downscaling (SD) merupakan suatu teknik yang menggunakan model statistika untuk melihat hubungan antara suatu data yang berskala besar (GCM) dengan data yang berskala lokal (stasiun). Beberapa permasalahan dalam SD yaitu penentuan domain, penentuan prediktor, dan pemodelan yang tepat sesuai dengan karakteristik data. Tujuan penelitian ini adalah menentukan prediktor terbaik untuk memprediksi rata-rata curah hujan bulanan stasiun cuaca di Indramayu dengan menggunakan Singular Value Decomposition (SVD). Penelitian ini menggunakan domain 8 8 grid tepat di atas Indramayu. Prediktor yang dipakai dalam penelitian ini adalah rata-rata curah hujan bulanan dari luaran GPCP, curah hujan dari luaran CMAP serta data tekanan udara, precipitable water, tekanan udara permukaan laut, temperatur, dan angin zonal bulanan dari luaran NCEP-NCAR reanalisis. Setiap grid data GCM tersebut memiliki resolusi atau sekitar . Data respon adalah rata-rata curah hujan bulanan periode 1979-2008 dari 15 stasiun cuaca di Indramayu. Hasil dari penelitian ini adalah angin zonal luaran NCEP-NCAR reanalisis dipilih sebagai prediktor terbaik untuk memprediksi rata-rata curah hujan bulanan stasiun di Indramayu. Jika data historis yang digunakan semakin panjang maka prediksi curah hujan semakin mengikuti pola curah hujan sebenarnya.
Keyword: 

Judul: Statistical Downscaling dengan Analisis Komponen Utama Fungsional untuk Memprediksi Curah Hujan (Studi Kasus: Stasiun Bondan Kabupaten Indramayu)
Abstrak: Hasil prediksi curah hujan memberikan kontribusi positif terhadap berbagai bidang kehidupan. Prediksi curah hujan dapat dilakukan berdasarkan data global circulation model (GCM). Namun data GCM berskala global sehingga diperlukan teknik statistical downscaling (SD) untuk memprediksi curah hujan berskala lokal. Masalah pada data GCM adalah multikolinieritas antar grid dan otokorelasi merupakan data deret waktu. Metode regresi komponen utama (RKU) yang selama ini digunakan pada data GCM hanya untuk mengatasi masalah multikolinieritas namun tidak mengatasi masalah otokorelasi. Masalah otokorelasi dapat diatasi dengan metode analisis komponen utama fungsi transfer (AKU-FT) dan regresi komponen utama fungsional (RKUF) dengan basis Fourier. Penelitian ini bertujuan menerapkan dan membandingkan metode RKU, AKU-FT dan RKUF untuk memprediksi curah hujan. Data dalam penelitian ini adalah data GCM yaitu data tekanan udara untuk peubah prediktor dan data curah hujan bulanan stasiun Bondan di Kabupaten Indramayu sebagai peubah respon. Periode datanya adalah dari tahun 1979 sampai dengan 2008. Pemodelan untuk penduga curah hujan dengan ketiga metode menggunakan data periode tahun 1979-2007 dan untuk validasi model menggunakan data tahun 2008. Metode RKU menghasilkan skor komponen utama, yang kemudian dimodelkan untuk memprediksi curah hujan dengan peubah respon data curah hujan. Metode AKU-FT menggunakan data skor komponen utama sebagai deret input dan data curah hujan sebagai deret output, kemudian dimodelkan dengan metode fungsi transfer untuk memprediksi curah hujan. AKUF merupakan metode menggunakan data fungsional, dimana data prediktor yang telah di transformasi menggunakan fungsi Fourier memperoleh skor komponen utama fungsional sebagai peubah prediktor. Skor komponen utama fungsional dan data curah hujan kemudian dimodelkan dengan metode RKUF untuk memprediksi curah hujan. Hasil dari ketiga metode menunjukkan bahwa metode RKU kurang baik dalam memprediksi curah hujan. Metode AKU-FT pada kasus ini baik dalam memprediksi curah hujan dalam jangka waktu satu tahun saja, sedangkan untuk memprediksi jangka panjang cenderung tidak baik. Metode RKUF memberikan hasil predksi yang cukup konsisten untuk memprediksi curah hujan jangka waktu pendek maupun panjang. Kesimpulan tersebut didapat berdasarkan nilai root mean square error prediction (RMSEP) dan korelasi (r) antara nilai prediksi dan data aslinya dari ketiga metode.
Keyword: global circulation model, statistical downscaling, analisis komponen utama fungsional, fungsi transfer

Judul: Karakteritsik kimia dan organoleptik tablet effervescent putih telur bersitarasa lemon dengan konsentrasi effervescent mix yang berbeda
Abstrak: Egg is an animal origin food product which has high nutritional value especially protein. Cholesterol content of eggs is only found in egg yolk, on the other hand albumen does not countain cholesterol at all but high content of protein, so it can be used as a free cholesterol-protein sources. The application of albumen as egg instant drink effervescent tablet can be an alternative of protein source for people who need free-cholesterol diet. It can also become an egg product diversification.
Keyword: