Judul: Cascading Self Organizing Maps Dengan Model Markov Orde Satu Untuk Prediksi Sifat Hujan Harian
Abstrak: Prediksi cuaca memiliki peran penting dalam kehidupan kita sehari-hari, salah satunya adalah untuk menciptakan strategi dalam menghasilkan produksi pertanian. Prediksi cuaca yang mana dalam hal ini adalah prediksi sifat hujan harian dapat digunakan untuk menentukan waktu tanam, pemilihan bibit, dan faktor-faktor lain di bidang pertanian, sehingga mengurangi risiko gagal panen. Prediksi sifat hujan harian bisa dimodelkan menggunakan beberapa metode salah satunya model markov orde satu dan model monte carlo. Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan pemodelan untuk prediksi sifat hujan harian menggunakan metode markov orde satu dan metode monte carlo berdasarkan sembilan kelompok kelas kategori sifat hujan harian yang ditentukan menggunakan Self Organizing Maps (SOM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan harian Waingapu dan Anomali Suhu Permukaan Laut (ASPL) Nino 3.4 tahun 1973-2013. Sebelum melakukan pemodelan data curah hujan aktual ditentukan terlebih dahulu awal musim hujan menggunakan metode Liebmann dan dihitung nilai korelasi dengan ASPL Nino 3.4, korelasi bulan tertinggi dijadikan sebagai input untuk menentukan kelas kategori sifat hujan menggunakan SOM, setelah dikelompokkan menjadi tiga kelas masing-masing kelas dihitung nilai Awal Musim Hujan (AMH), Awal Musim Kemarau (AMK) dan panjang musim untuk menentukan sembilan kelompok kelas kategori sifat hujan, kemudian setelah dikelompokkan menjadi sembilan kelompok kelas kategori sifat hujan masing-masing dimodelkan menggunakan metode markov orde satu dan metode monte carlo sehingga dihasilkan sembilan model markov orde satu dan model monte carlo. Model menggunakan metode markov orde satu memiliki nilai akurasi terkecil 72.73% pada kelas AMH mundur hujan dan nilai akurasi terbesar yaitu 100% pada kelompok kelas AMH mundur dan kelas AMH normal sebelum hujan. Sedangkan model menggunakan monte carlo nilai akurasi terkecil 67.31% pada kelas AMH mundur setelah hujan dan nilai akurasi terbesar 98.68% pada kelas AMH normal sebelum hujan. Model menggunakan markov orde satu maupun monte carlo memiliki hasil akurasi cukup baik, namun model menggunakan markov orde satu menghasilkan nilai akurasi lebih tinggi dari model menggunakan monte carlo.
Keyword: Prediksi sifat hujan harian, Marov orde satu, Monte Carlo, SOM, ASPL Nino 3.4

Judul: Statistical Downscaling Dua Tahap dengan Multi-Class Random Forest dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial untuk Memprediksi Curah Hujan
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris di mana sekitar 29% penduduk Indonesia bekerja di sektor pertanian, yang memiliki ketergantungan yang tinggi terhadap curah hujan. Informasi tentang curah hujan sering digunakan untuk menentukan waktu tanam dan jenis tanaman yang sesuai di suatu daerah, sehingga hasil pertanian yang diperoleh bisa optimal. Oleh karena itu, informasi tentang curah hujan sangat penting bagi sektor pertanian. Pemodelan untuk memprediksi curah hujan telah banyak dilakukan dengan memanfaatkan data luaran Global Climate Model (GCM). Data yang disediakan oleh GCM adalah data hasil pemodelan parameter iklim pada skala global yang berorientasi spasial dan temporal. Data luaran GCM dapat digunakan untuk menduga parameter iklim pada skala lokal menggunakan teknik downscaling. Salah satu teknik downscaling yang dapat digunakan adalah statistical downscaling (SD). SD menggunakan model statistika untuk menghubungkan parameter-parameter iklim global (luaran GCM) dengan parameter-parameter iklim lokal yang diperoleh dari stasiun pengamatan klimatologi. Studi literatur menunjukkan bahwa teknik SD satu tahap belum cukup baik untuk menduga curah hujan ekstrim. Penambahan kelompok curah hujan pada model sebagai peubah boneka memberikan hasil prediksi curah hujan yang lebih baik dibandingkan dengan tidak ada penambahan kelompok curah hujan. Penambahan peubah boneka kelompok curah hujan pada model berdasarkan data curah hujan lokal bulanan tidak dapat diaplikasikan untuk meprediksi curah hujan yang akan datang karena informasi kelompok curah hujan tidak tersedia. Pemodelan dua tahap dengan melakukan pemodelan klasifikasi kelompok curah hujan terlebih dahulu diduga akan meningkatkan presisi prediksi curah hujan. Penelusuran pustaka tentang SD dua tahap menyimpulkan bahwa Teknik SD dua tahap memberikan hasil prediksi curah hujan yang lebih baik dibandingkan dengan SD satu tahap. Semakin baik hasil pemodelan klasifikasi kelompok curah hujan yang didapatkan, maka hasil prediksi curah hujan yang didapatkan akan semakin baik juga. Oleh karena itu, prediksi curah hujan pada penelitian ini menggunakan pemodelan SD dua tahap dengan algoritme Random Forest (RF) untuk memprediksi kelompok curah hujan yang dikelompokkan ke dalam tiga kelompok. Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) digunakan untuk memprediksi curah hujan setelah informasi mengenai kelompok curah hujan diketahui. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan lokal harian dari tahun 2011 hingga 2018 yang disediakan oleh Badan Meteorologi dan Klimatologi Geofisika (BMKG) di pos pengamatan hujan Bogor, Citeko, Jatiwangi, Bandung, Serang, Syarif Kasim II, Mempawah, dan Pattimura sebagai peubah respons. Peubah prediktor yang digunakan adalah laju presipitasi harian dari data luaran GCM, Climate Forecast System (CFS) versi 2 dengan ukuran grid sebesar 0.5o × 0.5o dan luas wilayah pengamatan sebesar 6 × 6 grid di setiap lokasi. Pemodelan dalam penelitian ini dimulai dengan pemodelan SD satu tahap, di mana hasil yang diperoleh akan dibandingkan dengan hasil pemodelan SD dua tahap. Pemodelan SD satu tahap dengan pengelompokan terbukti bisa memperbaiki hasil prediksi curah hujan yang dihasilkan oleh model SD satu tahap. Sebelum melakukan pemodelan SD dua tahap, terlebih dahulu dilakukan pemilihan algoritme RF. Penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan akurasi yang signifikan yang dihasilkan oleh RF, RF dengan pendekatan One Versus One, dan RF dengan pendekatan One Versus All. Dengan demikian, RF digunakan sebagai algoritme klasifikasi pada SD dua tahap dalam penelitian ini. Semua pemodelan termasuk pemodelan SD dua tahap yang dilakukan pada
Keyword: multi-class, random forest, regresi kuadrat terkecil parsial, statistical downscaling

Judul: Extracellular Expression of thermostable Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ Lipase for Biodiesel Production
Abstrak: The extracellular expression of enzymes in an excellent secretion host such as Bacillus subtilis is a useful strategy for making enzymes of industrial significance more affordable by lowering the cost of its downstream processing. Lipases are a category of hydrolases that catalyze the hydrolysis of triglycerides to glycerol and free fatty acids. Also, lipases catalyze the hydrolysis and transesterification of other esters as well as the synthesis of esters. They can perform very specific biotransformation reactions and are widely used in food, organic synthesis, detergents, cosmetic, and pharmaceutical industries. Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ lipase is an industrially-desired thermostable lipolytic enzyme with an excellent hydrolytic and transesterification activity. This study aimed to express T1.2RQ lipase, in B. subtilis WB800 and ensure its secretion into the extracellular medium. Three signal peptides (AmyQ, Epr, LipA) and two promoters (Pgrac01 and Pgrac100) were used in the secretory-expression of T1.2RQ lipase, based on five constructed expression vectors constructed by restriction cloning and PCR mutagenesis. Sangers sequencing was used to verify constructs to ensure they are in the correct reading frame. Recombinants vectors, pHT43 (plasmid control), pHT43-T1.2RQ, pHT43- T1.2RQ_AmyQ, pHT43-T1.2RQ_Epr, and pHT43-T1.2RQ_LipA, were transformed by electroporation into Bacillus subtilis WB800. The electroporation was successful with the optimum condition of 2500V, 200 ohms, 25µF, and 5milliseconds. Recombinant B. subtilis pHT43 (negative control) and pHT43-T1.2RQlip + signal peptides were streaked on the lipidic agar, LA+TBN. All four recombinants, including the negative control (B. subtilis WB800-pHT43), produced clear zones on the TBN agar plate after overnight incubation (fig 2), indicating the presence of a lipolytic enzyme in all of the recombinant B. subtilis cells. pHT43-T1.2RQlip + signal peptides (AmyQ, Epr, and LipA) have clear zones with significantly higher diameters than B. subtilis WB800-pHT43 (negative control). This phenomenon suggests that the recombinant thermostable lipase T1.2RQ introduced into these cells was successfully expressed, thereby increasing the lipolytic capability of its host cells T1.2RQ lipase was expressed in 50ml terrific broth medium (TB) and the expression induced with 1mM IPTG. Lipase activity assay using p-nitrophenyl esters showed that all three signal peptides directed the secretion of T1.2RQ lipase into the extracellular medium. Signal peptide, LipA, resulted in the highest extracellular activity of 5.6 U/mL, which corresponds to a 6-fold increase over the parent B. subtilis WB800 strain. Meanwhile, signal peptides, AmyQ and Epr produced 4.2 U/mL and 3.4 U/mL activity respectively. SDS-Zymogram analysis confirmed that T1.2RQ lipase was correctly processed and secreted in its original size of 44 kDa. An attempt to further increase lipase expression level by promoter optimization showed that, contrary to expectation, promoter Pgrac100 exhibited similar expression levels as the original Pgrac01. Nevertheless, the demonstration of the successful secretion of T1.2RQ lipase in this work confirms the latter as a promising approach for the industrial production of the enzyme
Keyword: Bacillus subtilis, Expression, Extracellular, Heterologous, Lipase, Thermostable