Judul: Pengembangan Model Prediksi Banjir Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Pada Sungai Ciliwung
Abstrak: Banjir yang terjadi di Jakarta sangatlah tinggi ketidakpastiannya sama dengan tingginya ketidakpastian perubahan cuaca di wilayah tersebut. Banjir tidak dapat diprediksi dengan mudah dan telah menyebabkan banyak korban baik jiwa, harta benda dan berhentinya kegiatan perekonomian pada wilayah terdampak banjir. Oleh karena itu prediksi terhadap terjadinya banjir sangatlah diperlukan. Penelitian ini mencoba menggunakan ANFIS, ANN dan FIS untuk memprediksi tinggi muka air Sungai Ciliwung pada waktu singkat. Tinggi muka air pada sungai Ciliwung dapat digunakan sebagai indikator akan kejadian banjir di Jakarta jadi semakin cepat informasi tinggi muka air ini diterima oleh stakeholder maka akan semakin cepat tindakan penyelamatan dapat dilakukan. Penelitian ini menggunakan data tinggi muka air dari tiga pintu air di sepanjang sungai Ciliwung dari Januari 2014 sampai dengan Desember 2015. Data yang ada dibagi menjadi dua yaitu data latihan dan data tes. Data latihan yang dipakai pada penelitian adalah data tinggi muka air mulai bulan Januari 2014 sampai dengan bulan Desember 2014 sedangkan data untuk tes yang dipakai adalah mulai bulan Januari 2015 sampai dengan Desember 2015. ANFIS dan ANN dipakai untuk membandingkan model mana yang memiliki performa paling baik untuk memprediksi tinggi muka air di pintu air Depok. Keluaran dari model yang paling baik akan dipakai sebagai masukan bagi model FIS untuk memprediksi tinggi muka air di pintu air Manggarai. RMSE dari hasil tes pada model ANN terbilang cukup tinggi. Rata-rata RMSE pada model ANN dengan 6, 24 dan 48 fitur adalah 52.5764, 35.6601 dan 70.7277 secara berurutan. Dapat disimpulkan bahwa model ANN tidak bisa diandalkan untuk memprediksi tinggi muka air di Depok. Model ANFIS memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan model ANN dalam hal ini ANFIS dengan 3 fitur dipilih karena memiliki performa paling baik diantara seluruh model yang diujicobakan. Rata-rata RMSE untuk ANFIS dengan 3 fitur adalah 18.2222. Oleh karena itu hasil prediksi dari model ini akan digunakan sebagai masukan untuk model FIS. Hasil %RMSE dari model FIS cukup rendah yaitu rata-rata 3.43 yang artinya model FIS dapat memprediksi tinggi muka air di pintu air Manggarai dengan akurasi yang baik. Penggunaan metode pembelajaran seperti ANFIS dan ANN disarankan untuk penelitian selanjutnya pada prediksi tinggi muka air Manggarai. Penelitian selanjutnya juga masih diperlukan untuk lebih meningkatkan performa model. Secara keseluruhan penelitian ini menunjukan bahwa model data driven dapat diimplementasikan pada sistem peringatan dini banjir Jakarta.
Keyword: ANN, ANFIS, FIS, banjir, prediksi, tinggi muka air

Judul: Aplikasi Model SWAT untuk Memprediksi Debit Aliran Sungai DAS Ciliwung Hulu.
Abstrak: DAS Ciliwung Hulu berfungsi sebagai daerah pelindung dan penyangga wilayah DAS Ciliwung, jika terjadi perubahan pada salah satu komponennya maka pasti mempengaruhi seluruh bagian DAS. Perubahan penggunaan lahan dari vegetasi ke non vegetasi pada DAS cenderung meningkat intensitasnya menurut ruang dan waktu sebagai konsekuensi dari pesatnya peningkatan aktivitas pembangunan dan laju pertumbuhan penduduk. Adanya peningkatan intensitas perubahan alih fungsi lahan tersebut tentunya membawa pengaruh terhadap kondisi hidrologi DAS yaitu meningkatnya debit, yang pada akhirnya banjir pada musim penghujan dan dan kekeringan pada musim kemarau. Selain perubahan penggunaan lahan yang pesat terdapat salah satu faktor iklim penting kaitannya dengan debit sungai, yaitu hujan. Intensitas hujan yang tinggi merupakan salah satu penyebab terjadinya debit sungai yang tinggi, dan debit sungai yang tinggi ini berdampak dalam terjadinya banjir, oleh karena itu penggunaan model sangat dibutuhkan untuk membantu memprediksi proses-proses yang terjadi di dalam suatu DAS. Salah satu model yang dapat digunakan dan telah banyak digunakan di Indonesia adalah Soil and Water Assessment Tool. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kinerja model SWAT dalam memprediksi debit aliran sungai di DAS Ciliwung Hulu. Metode penelitian yang dilakukan yaitu dengan mengumpulkan data primer dan sekunder, pengolahan data input, dan menjalankan model SWAT. Terdapat beberapa tahapan kegiatan yang dilakukan dalam menjalankan model SWAT, diantaranya adalah: (1) mendeliniasi batas DAS, (2) pembentukan Hidrology Respon Unit (HRU) menumpang susunkan (overlay) peta tanah, peta penggunaan lahan serta peta kelas kemiringan lereng, (3) pendefinisian HRU, (4) Input data iklim, (5) membangun input data, (6) menjalankan model SWAT, (7) kalibrasi dan validasi model. Hasil simulasi terbentuk 25 sub DAS dan 1441 jenis HRU dan berdasarkan hasil simulasi terkalibrasi diperoleh nilai R2 dan NSE masing-masing sebesar 0.89 dan 0.87 yang menunjukkan hasil kalibrasi sangat memuaskan serta nilai R2 dan NSE yang dihasilkan pada proses validasi masing-masing sebesar 0.82 dan 0.64 yang menunjukkan hasil validasi memuaskan dalam tingkat performa model. Berdasarkan validasi model SWAT didapatkan rata-rata debit bulanan tertinggi terjadi pada bulan Maret sebesar 50.50 m3 det-1 hal ini tidak jauh berbeda dengan data rata-rata debit lapang sebesar 45.60 m3 det-1, sedangkan debit rata-rata bulanan terendah terjadi pada bulan Agustus sebesar 19.92 m3 det-1 diikuti debit rata-rata lapang pada bulan yang sama sebesar 19.88 m3 det-1. Sehingga model tersebut layak untuk memprediksi debit.
Keyword: Aliran permukaan, ArcSWAT, banjir, debit, daerah aliran sungai

Judul: Enrichment of organic selenium, inorganic selenium and  vitamin E in quail products through its supplementation in the diet and its potency  of quail eggs as an ingredient in selenium-rich egg juice
Abstrak: This study was aimed to achieve an optimum level of combine organic selenium, inorganic selenium and vitamin E in obtaining the best production and reproduction as well as the highest level of selenium in quail eggs. This study was conducted from January to August 2008. Numbers of observed quails were 720 (360 females and 360 males). The treatments were applied when the quails were six weeks old. Nine treatment diets were: To (commercial diet), T1(0.46 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T2 (0.46 ppm inorganic Se + 87.00 ppm vitamin E), T3 (0.92 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T4 (0.92 ppm inorganic Se +87.00 ppm vitamin E), T5 (0.46 ppm organic Se + 43.50 ppm vitamin E), T6 (0.46 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E), T7(0.92 ppm organic Se + 43.50 vitamin E) and T8(0.92 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E).
Keyword: egg yolk, glutathione peroxidase ( GSH-Px), hedonic test, rank test