Judul: Penentuan Skema radiasi untuk Sistem Otomatisasi Prediksi Cuaca Numerik di Wilayah Pulau Jawa dan Sekitarnya
Abstrak: Prediksi cuaca harian penting karena perannya yang besar dalam mendukung berbagai aspek termasuk memprediksi bencana. Untuk dapat beroperasi secara teratur, sistem otomatisasi untuk prediksi curaca harian perlu dikembangkan. Weather Research and Forecast (WRF) sebagai model prediksi numerik dapat digunakan untuk memprediksi cuaca maupun iklim pada berbagai skala waktu termasuk untuk prediksi cuaca harian. Fenomena di atmosfer direpresentasikan dalam berbagai parameter di dalam model dan pemilihan skema yang tepat dapat meningkatkan akurasi prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem prediksi cuaca – khususnya curah hujan – harian dan menentukan skema radiasi yang tepat di pulau Jawa dan sekitarnya. Proses pengolahan dilakukan dengan menggunakan beberapa modul script pemrograman yang akan menjalankan proses simulasi prediksi secara otomatis setiap harinya. Penentuan skema yang tepat dilakukan dengan membandingkan radiasi gelombang panjang dan pendek yang diterima di permukaan dari setiap model dengan data ERA-Interim dan curah hujan prediksi dari setiap model dengan data Global Precipitation Measurement (GPM). Skema radiasi ra99 dan ra24 memberikan bias pada radiasi gelombang pendek yang paling rendah. Bias terendah pada radiasi gelombang panjang dihasilkan oleh skema radiasi ra99 dan ra1. Pada prediksi curah hujan, skema radiasi ra99 memberikan bias yang paling rendah. Skema radiasi gelombang panjang dan pendek dari Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) (ra99) menghasilkan prediksi dengan error paling kecil meskipun hanya sedikit berbeda dengan skema yang lainnya.
Keyword: Prediksi cuaca, skema radiasi, sensitifitas, presipitasi, sistem otomatisasi

Judul: Asimilasi Model Weather Research And Forecasting (WRF) Dengan Data Observasi Untuk Prediksi Curah Hujan di Wilayah Jawa.
Abstrak: Asimilasi data merupakan metode memperbaiki data kondisi awal atmosfer sebagai input model dengan memperhitungkan data observasi ke dalam sistem grid model. Weather Research And Forecasting (WRF) adalah salah satu model prediksi cuaca numeric. Salah satu pilihan untuk meningkatkan akurasi prediksi model WRF adalah dengan meningkatkan akurasi kondisi awal model dengan asimilasi data. Metode asimilasi data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Three Dimensional Variation (3D-Var). Penelitian ini melakukan 3 skema percobaan. Pertama, model tanpa proses asimilasi data. Kedua, model asimilasi data observasi cuaca permukaan dan data cuaca udara atas yang kemudian disebut asimilasi data konvensional. Ketiga, model asimilasi data observasi cuaca permukaan, data cuaca udara atas, dan data observasi radiasi dari sensor AMSU-A yang kemudian disebut asimilasi data radiasiobs. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi pengaruh asimilasi data pada kondisi awal model dan hasil prediksi curah hujan. Kondisi awal model pada ketiga skema percobaan memiliki perbedaan nilai pada parameter suhu permukaan, tekanan permukaan, angin zonal dan angin meridional pada ketinggian 10 meter. Asimilasi data radiasiobs menghasilkan kondisi awal model yang lebih baik dari 2 skema percobaan yang lain, karena dapat meningkatan koefisien korelasi estimasi suhu permukaan sebesar 0.2 – 0.3 terhadap data observasi. Metode yang digunakan untuk verifikasi prediksi curah hujan secara spasial adalah Root Mean Square Error (RMSE), korelasi dan Forecast Skill Score. Forecast Skill Score merupakan metode untuk mengidentifikasi perubahan nilai RMSE setelah asimilasi data. Meskipun verifikasi prediksi curah hujan secara spasial menunjukkan kenaikan nilai RMSE untuk asimilasi data radiasiobs di wilayah laut, namun asimilasi data radiasiobs dapat memperbaiki distribusi intensitasi hujan lebat di wilayah darat dan mengurangi korelasi negatif prediksi model terhadap observasi curah hujan TRMM. Metode yang digunakan untuk verifikasi titik observasi di beberapa stasiun adalah diagram Taylor dan kurva Receiver-Operating Characteristic (ROC). Diagram Taylor merupakan diagram yang menggambarkan 3 parameter statistik: RMSE, korelasi, dan rasio standar deviasi antara model dan observasi. Kurva ROC merupakan kurva yang menggambarkan hubungan seberapa besar keakuratan model dalam memprediksi suatu kejadian dengan ketidakakuratan model dalam memprediksi suatu kejadian. Verifikasi titik observasi di beberapa stasiun meteorologi menunjukkan kenaikan nilai akumulasi curah hujan pada skema percobaan model asimilasi data konvensional dan asimilasi data radiasiobs terhadap model tanpa asimilasi. Nilai diagram Taylor berkisar dari 0 hingga 1, semakin mendekati nilai 1 menunjukkan model memiliki kemampuan yang lebih baik dalam memprediksi. Skema percobaan asimilasi data konvensional menunjukkan kenaikan nilai diagram Taylor hingga 0.09 dan skema percobaan asimilasi data radiasiobs menunjukkan kenaikan nilai diagram Taylor hingga 0.13 terhadap model tanpa asimilasi untuk nilai diagram Taylor. Verifikasi kurva ROC menunjukkan asimilasi data radiasiobs memiliki kemampuan prediksi curah hujan dengan threshold ≥ 1 mm, ≥ 5 mm, ≥ 10 mm, dan ≥ 20 mm lebih baik dari 2 skema percobaan yang lain. Hal itu semua menunjukkan model asimilasi data radiasiobs memberikan hasil prediksi curah hujan secara spasial dan titik lokasi lebih baik dari model tanpa proses asimilasi data dan model asimilasi data konvensional.
Keyword: asimilasi data, kondisi awal, prediksi curah hujan harian, WRF

Judul: Peptides Hydrolysate Derived from Collagen of Snakehead Murrel (Channa striata) Skin Demonstrate Anti-oxidant and Anti-cholesterol Activities.
Abstrak: Anti-cholesterol and anti-oxidant play crucial role to combat cardiovascular disease (CVD) related to formation of arterial plagues from oxidation of cholesterol. In the past decades, research on bioactive peptides demonstrating anti-cholesterol and anti-oxidant activities have been reported as the alternative drugs. In this study, acid soluble collagen was extracted from the skin of snakehead murrel and employed to induce production of collagenase by Bacillus licheniformis F11.4. The collagenases secreted were in turn purified through AKTA Purifier (ion exchange, DEAE column) and used to produce peptides hydrolysate. The purified enzymes were grouped in two distinct collagenase fractions, designated as fraction D and F. Peptides hydrolysate produced by the fraction D was found to demonstrate HMG-CoA inhibitor activity comparable to pravastatin and limited anti-oxidant activity. Meanwhile, peptides hydrolysate generated using the fraction F demonstrated anti-oxidant activity comparable to BHT (2mM), vitamin C (2mM) and vitamin E (2mM), but limited HMG-CoA activity. Combination of the fraction D and F resulted in substantial HMG-CoA inhibition and anti-oxidant activities.
Keyword: Anti-cholesterol, anti-oxidant, bioactive peptide, collagen, collagenase, snakehead murrel