Judul: Extreme Rainfall Modeling in DKI Jakarta and Surrounding in 1990−2019
Abstrak: Kejadian curah hujan ekstrem khususnya hujan ekstrem basah memiliki nilai curah hujan yang positif dan cenderung memiliki ekor sebaran yang menjulur ke kanan. Pemodelan curah hujan ekstrem kurang tepat jika menggunakan pendekatan sebaran normal atau sebaran-sebaran dengan bentuk simetrik. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk mempelajari perilaku ekor sebaran yang menjulur ke kanan adalah teori nilai ekstrem (TNE). Dalam pengaplikasiannya, TNE menggunakan dua metode, yakni block maxima (BM) mengacu pada sebaran nilai ekstrem terampat (generalized extreme value/GEV), dan peak over threshold (POT) mengacu pada sebaran pareto terampat (generalized pareto distribution/GPD). Permasalahan yang umum pada TNE adalah metode BM yang menghasilkan satu nilai ekstrem pada setiap periode sehingga ketersediaan data sangat minim atau terbatas. Sementara pada metode POT belum ditemukan cara penentuan ambang batas stabil dan efektif. Penelitian ini membandingkan pendugaan curah hujan ekstrem di DKI Jakarta tahun 1990-2019 menggunakan metode BM dan POT dengan modifikasi pengambilan nilai maksimum pada metode BM dan beberapa pendekatan pemilihan nilai batas ambang pada metode POT. Penilaian metode pendugaan terbaik berdasarkan nilai root mean square error of prediction (RMSEP). Metode dengan RMSEP terkecil akan digunakan untuk meramalkan curah hujan ekstrem di DKI Jakarta tahun 2020 sampai 2022. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan harian (mm) yang diambil dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) untuk stasiun hujan yang berada di DKI Jakarta dan beberapa stasiun curah hujan di sekitar DKI Jakarta tahun 1990−2019 yakni Stasiun Dramaga, Soekarno Hatta, Tangerang Selatan, Halim Perdana Kusuma, Kemayoran, Tanjung Priok. Total jumlah pengamatan adalah 10.950 yaitu 30 tahun dengan 365 amatan pertahun. Metode terbaik untuk menduga curah hujan ekstrem di DKI Jakarta adalah metode POT dengan pendekatan MOS karena menghasilkan RMSEP terkecil dibandingkan dengan metode dan pendekatan lainnya yakni sebesar 33,52. Selain itu, prosedur pemilihan batas ambang menggunakan MOS lebih mudah untuk dilakukan dan lebih objektif. Metode POT mampu memodelkan seluruh stasiun yang diteliti dengan baik. Khusus Stasiun Halim Perdana Kusuma tidak dapat dimodelkan dengan menggunakan metode BM karena sebaran curah hujan tidak mengikuti sebaran GEV. Hasil peramalan curah hujan ekstrem dengan pendekatan POT tahun 2020 adalah 115,14 mm di Dramaga, 90,35 mm di Halim Perdana Kusuma, 108,08 mm di Kemayoran, 99,63 mm di Soekarno Hatta, 99,30 mm di Tangerang Selatan, dan 114,43 mm di Tanjung Priok., Extreme rainfall events, especially wet extreme rains, have a positive rainfall value and tend to have a tail distribution that extends to the right. Modeling extreme rainfall will be less appropriate if using a normal distribution approach or symmetrical scatters. One statistical method that can be used to study the behavior of the tail of the distribution that extends to the right is extreme value theory (TNE). In its application, TNE uses two methods, namely block maxima (BM) refers to generalized extreme values (GEV) distribution, and peak over threshold (POT) refers to generalized pareto distribution (GPD). A common problem with TNE is the BM method which produces one extreme value at a time so that the availability of data is limited. While the POT method has not been found a way of determining stable and effective thresholds. This
Keyword: extreme rainfall, extreme value, generalized extreme, generalized pareto, return level

Judul: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Pareto Terampat Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1979-2008).
Abstrak: Indonesia memiliki iklim tropis dengan keragaman suhu kecil, namun keragaman curah hujan cukup besar, sehingga curah hujan merupakan unsur iklim yang penting untuk diamati terkait dengan perubahan iklim. Perubahan iklim dapat meningkatkan kejadian curah hujan ekstrim yang berdampak banjir, sehingga merendam lahan pertanian. Oleh karena itu, untuk mengantisipasinya diperlukan informasi dini mengenai prediksi curah hujan ekstrim, antara lain dengan statistical downscaling. Statistical Downscaling (SD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara data berskala global dengan data berskala lokal yaitu antara data luaran Global Circulation Model (GCM) dengan data curah hujan di stasiun cuaca. Namun dalam pemodelan SD ini perlu memperhatikan curah hujan ektrim. Penentuan nilai ekstrim dapat dilakukan menggunakan blok maksima yang nilainya akan mengikuti sebaran nilai ekstrim terampat (generalized extreme value, GEV). Namun metode ini tidak efektif karena akan banyak pengamatan terbuang, sehingga penentuan nilai ekstrim dilakukan dengan nilai ambang (threshold). Nilai-nilai di atas nilai ambang akan mengikuti Sebaran Pareto Terampat (Generalized Pareto Distribution, GPD). Tujuan penelitian ini adalah memodelkan data curah hujan dengan data luaran GCM menggunakan regresi Sebaran Pareto Terampat (GPD) untuk memprediksi curah hujan ekstrim di wilayah Kabupaten Indramayu. Penelitian ini, menggunakan data curah hujan lokal di kabupaten Indramayu dari tahun 1979 sampai tahun 2008 sebagai peubah respon. Data luaran GCM pada posisi wilayah 1.25°LS-18.75°LS dan 101.25°BT-118.75°BT, yang terdiri dari 8×8 grid. Data luaran GCM memiliki karakteristik non linier, berdimensi tinggi, dan multikolinieritas sehingga diperlukan analisis komponen utama (AKU). Pada regresi GPD, komponen utama merupakan peubah prediktor. Data dibagi menjadi dua, yaitu data tahun 1979-2007 sebagai data training untuk menyusun model dan data tahun 2008 sebagai data testing untuk validasi model. Data training dibagi berdasarkan empat musim yaitu, musim hujan (Desember, Januari, Februari), peralihan musim hujan-kemarau (Maret, April, Mei), kemarau (Juni, Juli, Agustus), peralihan kemarau hujan (September, Oktober, November). Penentuan batas ambang menggunakan Mean Residual Life Plot (MRLP). Nilainilai di atas batas ambang diuji kesesuaian sebarannya dengan uji Kolmogorov- Smirnov. Pendugaan parameter pada regresi GPD menggunakan metode kemungkinan maksimum dengan metode optimasi Nelder-Mead. Jumlah komponen yang digunakan sebanyak 4 komponen dengan tingkat keragaman sebesar 96.6%. MRLP menghasilkan batas ambang sebesar 145 untuk keseluruhan data. Pada pembagian empat musim diperoleh nilai ambang untuk bulan hujan (Des, Jan, Feb) sebesar 145, bulan peralihan hujan-kemarau (Mar, Apr, Mei) sebesar 100, musim kemarau (Jun, Jul, Agu) sebesar 10 dan musim peralihan kemarau-hujan (Sep, Okt, Nov) sebesar 45. Hasilnya menunjukkan bahwa model terbaik adalah model yang membagi empat musim dengan nilai RMSEP terkecil untuk kuantil 75, 90, 95 adalah 78.71, 93.63, 106.54. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa prediksi curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu pada bulan Januari tidak mengikuti pola aktualnya, namun secara umum pola hasil dugaan mirip dengan pola data aktualnya. Musim peralihan dan musim kemarau dapat diprediksi dengan baik di bawah kuantil 75. Model ini dapat memprediksi curah hujan ekstrim dengan baik pada bulan Februari yang merupakan puncak hujan pada tahun 2008. Curah hujan bulan Februari diprediksi pada kuantil ke-95 dengan nilai 453.23 mm/bulan. Model tersebut dapat menduga curah hujan ekstrim dengan baik untuk pendugaan satu tahun kedepan dan model ini merupakan model yang konsisten.
Keyword: curah hujan, ekstrim, Generalized Pareto Distribution, Global Circulation Model, statistical downscaling

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: