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: The Development of Learning Vector Quantization Model for Predicting Rainfall Categories on Subseasonal to Seasonal Scale
Abstrak: Peristiwa cuaca dan iklim yang ekstrim seperti gelombang panas, badai, kebakaran hutan, serta banjir merupakan bentuk ekspresi dari variabilitas iklim. Peristiwa-peristiwa yang dipengaruhi oleh adanya perubahan iklim tersebut kemudian berdampak secara signifikan terhadap morbiditas dan mortalitas manusia, bahkan juga bisa berdampak pada kesehatan mental dan tentunya kesejahteraan manusia. Dalam konteks perubahan iklim salah satu pekerjaan yang penting adalah melakukan prediksi cuaca. Pada penelitian ini akan dilakukan pengembangan model klasifikasi yang akan menggunakan salah satu model Neural Networks yaitu Learning Vector Quantization (LVQ) dan kemudian akan dikembangkan dengan menambahkan Principal Component Analysis (PCA). Adapun sebagai prediktor adalah beberapa parameter udara permukaan yaitu rata-rata tekanan permukaan laut, suhu udara permukaan, dan suhu maksimum permukaan, dengan kelas target yaitu kategori curah hujan. Model awal yang dihasilkan dengan menggunakan 6 kategori curah hujan tersebut dilakuak penyesuaian menjadi hanya 2 kategori curah hujan, hal tersebut dilakukan untuk meningkatkan akurasi model secara keseluruhan dikarenakan data yang memiliki frekuensi tidak seimbang. Hasil dari penelitian ini sudah mampu mengembangkan model untuk melakukan prediksi terhadap 2 kategori hujan berdasarkan luaran dari Global Climate Model (GCM) pada skala Subseasonal to Seasonal (S2S) menggunakan LVQ dan menerapkan PCA sebagai metode untuk reduksi dimensi, yang menghasilkan rataan akurasi untuk seluruh model adalah sebesar 72,6%% dengan waktu pelatihan selama 6 jam 55menit 42 detik. Model yang dihasilkan secara stabil mampu melakukan prediksi hingga 46 hari ke depan dan secara keseluruhan model memiliki kemampuan lebih baik dalam mengidentifikasi kelas hujan dibandingkan dengan kelas berawan.
Keyword: prediksi, principal component analysis, Kategori Curah Hujan, Learning Vector Quantization

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: