Judul: Cascade Dam Citarum Inflow Probabilistic Prediction Model using Corrected SEASV-ECMWF
Abstrak: Indonesia sebagai negara dengan iklim tropis memiliki berkah sekaligus tantangan tersendiri pada sektor sumber daya air. Adanya waduk dan bendungan dapat menjadi solusi ketidakseimbangan antara suplai dan pemenuhan kebutuhan air. Waduk Kaskade Citarum merupakan waduk dengan sistem berjenjang terbesar di Indonesia, memiliki peran yang besar dalam perkembangan ekonomi di Indonesia. Selain sebagai hydropower yang menyuplai listrik untuk Pulau Jawa dan Bali, Waduk Jatiluhur merupakan waduk dengan fungsi irigasi dan menyuplai air baku untuk wilayah Jawa Barat dan DKI Jakarta. Berdasarkan pedoman Pola Operasi Waduk (POW) dan Rencana Tahunan Operasi Waduk (RTOW), prediksi inflow waduk merupakan tahapan fundamental untuk mencapai optimasi pengoperasian waduk. Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi probabilistik inflow Waduk Kaskade Citarum berbasis Artificial Neural Network dengan data input adalah model prediksi ensembel curah hujan Set V model, Seasonal 7-month forecast (SEASV) terkoreksi. Penelitian ini diharapkan dapat menggali lebih jauh potensi sumber daya data BMKG yang diperoleh secara eksklusif dari ECMWF, serta menambah perspektif baru bagi pemangku kebijakan yang selaras dengan program Impact Based Forecast (IBF) yang sedang dikembangkan secara intensif di lingkungan BMKG. Data yang digunakan yakni data curah hujan observasi dari 57 stasiun dan pos hujan, data model prediksi curah hujan ensembel SEASV, data pengamatan debit air masuk dan keluar waduk rata-rata bulanan pada periode 1990-2019 untuk Waduk Saguling, 2003-2019 untuk Waduk Cirata, dan tahun 1994-2019 untuk Waduk Jatiluhur. Beberapa tahapan pengolahan data dan analisis dalam penelitian ini antara lain pengumpulan data, preprocessing data, pembangunan model, analisis statistik dengan menggunakan RMSE, korelasi Pearson dan Brier score, serta analisis dan simulasi prediksi berbasis probabilistik. Hasil penelitian menunjukan bahwa model probabilistik inflow Waduk Saguling dan Waduk Cirata memiliki kehandalan yang tinggi dan model mampu menyajikan skenario prediksi probabistik inflow untuk jangka waktu prediksi enam bulan ke depan. Waduk Jatiluhur memiliki historical data inflow yang sangat mirip dengan data outflow Waduk Cirata, hal ini karena masuknya air ke Waduk Jatiluhur diatur dengan ketat untuk memastikan Tinggi Muka Air Waduk Jatiluhur berada pada level optimum. Sehingga nilai inflow lokalnya sangat kecil dan relatif tidak signifikan atau dengan kata lain curah hujan yang terjadi di area tangkapan hujan tidak berpengaruh secara signifikan kecuali untuk presipitasi yang langsung jatuh pada permukaan waduk. Oleh karena itu, diperlukan penelititain lanjut untuk mengembangkan model probabilistik inflow yang dapat mengakomodir prediksi yang sesuai standar operasi prosedur pelepasan debit keluar Waduk Saguling dan Cirata.
Keyword: Jaringan syaraf tiruan, Model ensembel, Waduk kaskade Citarum

Judul: Peramalan inflow bulanan DAS Saguling berdasarkan curah hujan bulanan
Abstrak: DAS Citarum merupakan DAS yang penting bagi kehidupan masyarakat dan industri, khususnya di Jawa Barat. Waduk Saguling merupakan bagian dari DAS Citarum yang terletak di bagian hulu yang mempunyai peranan yang cukup penting, sebagai daerah takaran hujan yang paling luas dari DAS Citarum. Besarnya inflow pada sungai sangat dipengaruhi oleh hujan yang terjadi di lokasi tersebut. Adanya variasi curah hujan baik pengaruh global maupun pengaruh lokal akan menyebabkan adanya anomali aliran. Hal ini perlu diantisipasi agar dampaknya tidak merugikan masyarakat. Karena itu peramalan curah hujan di daerah DAS Saguling diharapkan dapat membantu dalam membuat perencanaan pengelolaan air pada waduk Saguling dan DAS Citarum. Hasil interpolasi pola curah hujan bulanan DAS Saguling terlihat adanya sifat siklik (berulang) dan tren. Berdasarkan ini, peramalan (forecast) curah hujan menggunakan metode Box-Jenkins. Dengan adanya sifat kausal antara curah hujan dan inflow, maka model regresi antara curah hujan hasil peramalan dan inflow digunakan untuk melakukan peramalan inflow. Model ini dibandingkan dengan model fungsi transfer. Model peramalan ARIMA, regresi, dan fungsi transfer menggunakan data tahun 1986-2001, sedangkan evaluasinya menggunakan data tahun 2002. Hasil analisis komparatif menunjukkan adanya hubungan erat antara curah hujan dengan inflow bulanan DAS Saguling. Curah hujan langsung dikonversi menjadi inflow untuk bulan tersebut sebesar 68 persen, sedangkan sisanya (32%) berkontribusi nyata pada inflow bulan berikutnya. Model ARIMA (1,0,0)(1,0,1)12Yt merupakan model paling optimum dalam meramalkán curah hujan bulanan bagi DAS Saguling, dengan nilai bias sebesar 88.769 dan MAPE sebesar 498.04. Model regresi Y, = 0.257 +0.45 X, +0.369 X. + ARIMA (10,1,2) (1,0,1) 12 a, dapat meramalkan inflow bulanan DAS Saguling dengan kesalahan sebesar 46.7, MSE sebesar 283.993, dan MAPE sebesar 182.121. Model fungsi transfer (2,1,0) dapat meramalkan inflow lebih baik daripada model regresi, dengan kesalahan peramalan lebih kecil daripada model regresi, yaitu sebesar 38, dengan MSE sebesar 158.5 dan MAPE sebesar 147.7.
Keyword: 

Judul: The effect on niacin supplementation on production and egg cholesterol of hysex brown laying hens
Abstrak: Telur merupakan salah satu bahan makanan asal ternak unggas yang kaya akan gizi, seperti karbohidrat, protein, lemak, vitamin dan mineral, disamping harganya murah, sehingga disebut wonderful food. Oleh karena itu, tidak mengherankan konsumsi telur di Indonesia cukup tinggi dibandingkan dengan bahan makanan sumber protein hewani lain. Disisi lain, adanya persepsi, bahwa sebutir telur mengandung kolesterol relatif cukup tinggi, yaitu 200 - 250 mg atau 1280 mg per 100 g kuning telur (yolk).
Keyword: