Judul: Penggunaan Prediksi Iklim Musiman untuk Manajemen Tanam Tanaman Cabai Merah di Jawa Timur.
Abstrak: Prediksi awal musim hujan dan kemarau penting dalam bidang pertanian, termasuk hortikultura. Pemilihan waktu tanam suatu komoditas dapat berkaitan dengan awal musim dan juga fase pertumbuhan tanaman. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari hubungan antara produktivitas tanaman cabai merah dengan waktu tanam, serta mengkaji penerapan prediksi iklim musiman dalam manajemen tanam tanaman cabai merah di Jawa Timur berbasis data luaran model North American Multi-Model Ensemble (NMME). Perhitungan awal musim kemarau (AMK) menggunakan metode yang digunakan oleh BMKG. AMK dalam wilayah penelitian dipetakan secara spasial menggunakan dua pendekatan, yaitu berdasarkan hasil Analisis Klaster dan berdasarkan batas administratif wilayah. Secara umum AMK kebanyakan terjadi pada musim Maret-April-Mei (MAM). Oleh karena itu, data curah hujan prediksi selama periode ini digunakan sebagai prediktor untuk memprediksi AMK. Data curah hujan yang digunakan berasal dari dua model NMME, yaitu CMC1-CanCMC3 dan GFDL-CM2p1- aer04 dengan lead time 1 dan 2 bulan. Model prediksi awal musim dibangun menggunakan metode Regresi Komponen Utama. Evaluasi model menggunakan kurva Relative Operating Characteristic (ROC) menunjukkan bahwa model CMC1-CanCMC3 lead time 2 bulan dan GFDL-CM2p1-aer04 lead time 1 bulan dapat digunakan untuk prediksi AMK di wilayah kajian. Prediksi produktivitas cabai merah yang ditanam pada musim tanam MAM tahun 2017 untuk wilayah Malang, Lumajang, Jember, dan Banyuwangi berturut-turut adalah 12.7, 14.1, 3.7 dan 13.1 ton/ha. Secara umum, hasil tersebut melebihi rata-rata produktivitas nasional dan produktivitas tahun-tahun sebelumnya, kecuali untuk Kabupaten Jember yang tidak melebihi rata-rata produktivitas nasional karena bukan merupakan sentra cabai merah di Jawa Timur.
Keyword: awal musim kemarau, waktu tanam cabai merah, NMME, ROC

Judul: Model Prediksi Awal Musim Kemarau dan Awal Musim Hujan (Studi Kasus: Kabupaten Malang).
Abstrak: Informasi prediksi awal musim dapat menjadi dasar dalam pengurangan tingkat risiko iklim dan perencanaan kegiatan pada sektor pertanian. Informasi tersebut diperlukan di wilayah Kabupaten Malang karena wilayah ini memiliki potensi rawan bencana dan memiliki lahan pertanian yang cukup luas. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi awal musim di Kabupaten Malang. Penentuan awal musim di Kabupaten Malang menggunakan metode akumulasi anomali curah hujan harian. Awal Musim Kemarau (AMK) rata-rata terjadi pada 1 Mei (Julian Day ke-122), sedangkan Awal Musim Hujan (AMH) rata-rata terjadi pada 3 November (Julian Day ke-308). Model prediksi AMK dan AMH menggunakan prediktor tekanan permukaan laut rata-rata, Outgoing Longwave Radiation (OLR), serta angin zonal 200 hPa dan 925 hPa dengan menggunakan metode Principle Component Regression (PCR). Model prediksi AMK paling baik menggunakan prediktor pada bulan Februari yang memiliki koefisien determinasi (R2) sebesar 80.1%, RMSE sebesar 10.71 hari, dan koefisien korelasi mencapai 0.89. Model prediksi AMH paling baik menggunakan prediktor pada bulan Agustus yang memiliki koefisien determinasi (R2) sebesar 90.8%, RMSE sebesar 5.53 hari, dan koefisien korelasi mencapai 0.95.
Keyword: awal musim hujan, awal musim kemarau, model prediksi, PCR

Judul: Peluang Partikel Plasma Berada Pada Dimensi Debye Akibat Gangguan Gelombang Elektromagnetik dengan Menggunakan Persamaan Schrödinger
Abstrak: The solution of Schrodinger equations with plasma Coulomb potential in spherical coordinat results solution wave function and energy plasma particle. Electron probability density at Debye length with thermal effect same as ion, which indicates plasma in neutral state. Electromagnetic waves perturbation of an electric field given to result wave function perturbation system. The probability density of plasma particle due to electromagnetic waves perturbation is the largest when an electromagnetic waves frequency 1.41 times the plasma frequency .
Keyword: Schrödinger, plasma, electromagnetic wave