Judul: Cascading Arima Dan Jaringan Syaraf Tiruan Pada Prediksi Awal Musim Hujan (Studi Kasus: Wilayah Waingapu, Nusa Tenggara Timur).
Abstrak: Kejadian awal musim hujan (AMH) yang tidak menentu berdampak negatif di berbagai sektor, khususnya pada sektor pertanian sering terjadi kegagalan panen. Oleh karena itu, prediksi AMH perlu dilakukan sebagai suatu strategi untuk meningkatkan hasil produksi pertanian. Informasi prediksi AMH dapat dimanfaatkan untuk menentukan waktu tanam, persiapan sistem pengairan, pemilihan bibit, dan pemupukan. Hujan di Indonesia dipengaruhi oleh fenomena global El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD). Namun, besar kecilnya pengaruh tersebut beragam di setiap wilayah (Fadholi 2013). Data Sea Surface Temperature (SST) Nino 3.4 digunakan sebagai acuan untuk menentukan seberapa besar kejadian ENSO dan data Dipole Mode Indeks (DMI) sebagai acuan untuk menentukan seberapa besar kejadian IOD (Fadholi 2013). Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah model Cascading ARIMA dan JST untuk memprediksi AMH pada wilayah Waingapu provinsi Nusa Tenggara Timur. Data yang digunakan terdiri atas: data curah hujan harian, SST Nino 3.4 dan DMI. Metode Liebmann digunakan untuk melakukan penentuan AMH dengan melakukan perhitungan terhadap data curah hujan harian. Berdasarkan metode Liebmann AMH wilayah Waingapu terjadi antara bulan September sampai bulan Desember. Pemodelan ARIMA menghasilkan model terbaik yaitu model ARIMA (3,1,0) dengan persamaan 𝑦�������𝑡������� = 0,3162 𝑦�������𝑡�������−1 + 0,1284 𝑦�������𝑡�������−2 − 0,188 𝑦�������𝑡�������−3 + 0,7434 𝑦�������𝑡�������−4 − 0,934 . Pemilihan prediktor untuk input pada pemodelan JST dilakukan dengan perhitungan korelasi antara data AMH dengan data SST Nino 3.4 dan DMI. Lebih lanjut, data SST Nino 3.4 bulan Juni, Juli, Agustus dan DMI bulan Agustus dijadikan sebagai input dan nilai error dari prediksi ARIMA sebagai target pada pemodelan JST. Prediksi AMH berdasarkan Cascading ARIMA dan JST adalah hasil dari prediksi ARIMA dijumlahkan dengan hasil keluaran dari JST. Prediksi AMH menggunakan Cascading ARIMA dan JST lebih baik dibandingkan hanya menggunakan ARIMA saja. Hasil pengujian dan evaluasi prediksi AMH menggunakan menggunakan Cascading ARIMA dan JST diperoleh nilai r= 0,76 dan RMSE= 21,75, sedangkan hasil prediksi AMH hanya menggunakan ARIMA saja diperoleh nilai r = 0.14 dan RMSE = 32.53.
Keyword: Awal Musim Hujan, ARIMA, JST, SST Nino 3.4, DMI.

Judul: Prediksi Awal Musim Hujan di Wilayah Waingapu Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Abstrak: Curah hujan merupakan faktor utama dari iklim. Kondisi iklim yang tidak menentu dapat menjadi penyebab kegagalan dalam bertani. Hal ini, membuat para petani sulit dalam memprediksi waktu yang pas untuk bercocok tanam. Oleh karena itu, diperlukan berbagai informasi hasil prediksi iklim sehingga lebih bermanfaat dalam bidang pertanian. Salah satunya adalah dengan memprediksi awal musim hujan (AMH) untuk menekan risiko gagal panen. Penelitian ini bertujuan menentukan awal musim hujan berdasarkan data curah hujan harian di wilayah Waingapu berdasarkan teori Liebmann, menentukan korelasi dalam penentuan prediktor JST antara awal musim hujan dengan peubah indeks iklim global, dan menerapkan metode jaringan syaraf tiruan (JST) untuk memprediksi awal musim hujan. Data indeks iklim global yang digunakan adalah data Southern Oscillation Index (SOI) dan SST Nino 3. Hasil perhitungan menggunakan teori Liebmann AMH terjadi antara bulan September sampai Desember. Prediktor yang digunakan adalah bulan Juli, Agustus dari data SOI dan bulan Juli, Agustus dari data SST Nino 3.4. Hasil penelitian prediksi ini memperoleh model terbaik dengan nilai 𝑅������2 sebesar 0.69 dan nilai RMSE sebesar 25.39.
Keyword: awal musim hujan, jaringan syaraf tiruan, SOI, SST Nino 3.4

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: