Judul: Proyeksi Perubahan Karakteristik Iklim Musiman di  Indonesia  Berdasarkan  Luaran  Multi-Model  CORDEX-SEA
Abstrak: Informasi mengenai distribusi dari curah hujan (CH) musiman penting untuk berbagai sektor di Indonesia. Pergeseran dari pola CH musiman akan berdampak pada sosial ekonomi, infrastruktur dan ketahanan pangan. Laporan terkini menyatakan bahwa pemanasan global telah terjadi dan pengaruh manusia menjadi penyebab utamanya. Pemanasan global tersebut menyebabkan perubahan iklim, termasuk perubahan siklus musiman CH pada skala global, regional dan lokal, termasuk di berbagai wilayah di Indonesia. Pemahaman akan perubahan karakteristik musim masa depan di Indonesia sangat penting untuk mempersiapkan adaptasi terhadap perubahan iklim. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan validasi performa individu dan ensemble model CORDEX-SEA dalam menggambarkan pola musiman CH historis di Indonesia dan mengidentifikasi adanya perubahan karakteristik (awal, akhir, durasi dan intensitas CH) musim hujan (MH) dan musim kemarau (MK) di Indonesia di masa depan berdasarkan skenario RCP4.5 dan RCP8.5. Multi-Model Ensemble (MME) dilakukan dengan dua metode, yaitu berbobot (WMME) dan tanpa bobot (SMME). MME dihitung menggunakan delapan model individu keluaran CORDEX-SEA. Pola musim dikategorikan apakah memiliki satu atau dua MH dalam satu tahun menggunakan analisis harmonik. Awal dan akhir musim dihitung menggunakan metode yang objektif, yaitu berdasarkan anomali kumulatif CH harian dari nilai klimatologisnya. Intensitas CH saat MH atau MK, dihitung berdasarkan Simple Daily Intensity Index (SDII). Sebelum dilakukan analisis proyeksi, validasi dari periode historis dilakukan untuk melihat performa model dalam menggambarkan karakteristik musim dari data observasi. Data CHIRPS yang telah dikoreksi digunakan sebagai data referensi. Persentase kesesuaian pola musim antara model dengan observasi, nilai FAR, dan POD digunakan untuk menilai kemampuan model dalam menyimulasikan pola musim. WMME memiliki kesesuaian pola musim terbaik dengan observasi dibandingkan dengan model lainnya, yaitu 67%. Performa model terbaik terlihat pada pola monsunal, dengan nilai POD 83% oleh WMME. Sebaliknya, seluruh model tidak mampu menggambarkan pola anti-monsunal, dengan POD kecil (0- 33%) dan FAR tinggi (60-100%). Dalam menyimulasikan MH pada skala klimatologis, tahunan dan rata-rata tahunan, kedua MME memiliki performa mirip dan lebih baik dibandingkan model individu, dengan WMME yang terbaik. Dari proses validasi, WMME menghasilkan performa yang baik dalam menggambarkan MH di Indonesia, sehingga memberikan dasar yang baik untuk penelitian selanjutnya dalam melakukan analisis proyeksi iklim. Perubahan karakteristik MH dan MK umumnya lebih jelas dan kuat pada akhir abad dibandingkan pertengahan abad, dan di bawah skenario RCP8.5 dibandingkan RCP4.5. Pada wilayah dengan pola musim unimodal, temuan utama dari proyeksi pada akhir abad dalam skenario RCP8.5 menunjukkan bahwa awal MH di sebagian besar wilayah Indonesia akan mundur sekitar 10-25 hari, kecuali di Sulawesi dan Papua bagian selatan yang akan maju sekitar 5-15 hari. Di sebagian besar Indonesia, akhir MH akan mundur 10-20 hari, kecuali di wilayah lain (Sumatera bagian utara, Jawa, Bali, Nusa Tenggara, Sulawesi bagian selatan, Maluku dan Papua bagian selatan) yang diproyeksikan akan maju 5-20 hari. Sementara itu, penurunan panjang MH diproyeksikan terjadi di sebagian besar wilayah Indonesia di atas 10-20 hari, kecuali beberapa daerah di Kalimantan, Sulawesi, dan Papua (bertambah 5-15 hari). Dilihat dari proyeksi SDII, MH (MK) diproyeksikan hingga 15% (30%) lebih kering. Sebaliknya, peningkatan hujan saat MH dan MK sekitar 5-10% diproyeksikan terjadi di Papua bagian utara, sedangkan di Jawa bagian selatan, sebagian Bali dan Nusa Tenggara, dan Sulawesi
Keyword: climate change, CORDEX-SEA, Indonesia, rainfall, seasonal cycle

Judul: Projection of Rainfall in Indonesia under Various ENSO Conditions Using CMIP6 GCM Data
Abstrak: Iklim di Indonesia mengalami anomali akibat berbagai faktor pengendali iklim dan mengalami tren perubahan akibat perubahan iklim. El Niño-Southern Oscillation (ENSO) merupakan faktor pengendali iklim terkuat yang memengaruhi variabilitas iklim di Indonesia khususnya curah hujan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan curah hujan di Indonesia pada berbagai kondisi ENSO (El Niño, La Niña dan normal) pada tahun 2031-2060 terhadap tahun 1981- 2010. Sepuluh GCMs yang tergabung dalam CMIP6 dengan tiga skenario perubahan iklim, yaitu SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5 dan SSP5.0-8.5, digunakan dalam penelitian ini. Data model dikoreksi menggunakan koreksi bias statisik agar dapat mendekati data observasi. Curah hujan klimatologis diperoleh dengan menghitung rata-rata curah hujan tahunan selama 30 tahun sedangkan curah hujan saat terjadi El Niño dan La Niña dihitung dengan analisis komposit curah hujan tahunan pada tahun-tahun terjadinya fenomena tersebut. Pada kondisi normal, curah hujan di Indonesia akan meningkat di beberapa wilayah dan menurun di beberapa wilayah lainnya. Peningkatan ini mencapai 7,6%, 8,5% dan 8,6% sedangkan penurunannya mencapai 6,7%, 7,2% dan 7,3% beruturut-turut pada skenario SSP1.0-2.6, SSP2.0- 4.5 dan SSP5.0-8.5. Pada kondisi El Niño, penurunan curah hujan yang terjadi pada periode proyeksi diproyeksikan akan menguat sebesar 1,8%, 0,2% dan 3,4% dibanding periode historisnya pada ketiga skenario yang diteliti. Penguatan ini terjadi di seluruh wilayah Indonesia, kecuali wilayah Jawa, Bali, NTB, Sulawesi Selatan serta sebagian Papua pada SSP2.0-4.5 dan bagian utara pulau Papua pada SSP5.0-8.5. Pada kondisi La Niña, peningkatan curah hujan yang terjadi pada periode proyeksi dengan skenario SSP1.0-2.6 dan SSP2.0-4.5 diproyeksikan akan melemah sebesar 0,1% dan 0,4% dari periode historisnya. Namun pada SSP5.0-8.5 peningkatan ini tidak mengalami perubahan. Wilayah-wilayah yang diproyeksikan mengalami pelemahan dampak La Niña meliputi Sumatra, Kalimantan, Sulawesi, Maluku Utara serta sebagian Jawa, Bali, Nusa Tenggara dan Papua., The climate in Indonesia is experiencing anomalies due to various climate drivers and changing trends due to climate change. El Niño-Southern Oscillations (ENSO) is the strongest climate drivers that affects climate variability in Indonesia, especially rainfall. This study aims to analyze changes of rainfall in Indonesia under various ENSO conditions (El Niño, La Niña and normal) in the future (2031-2060) respective to baseline periods (1981-2010). Ten GCMs from CMIP6 under three climate change scenarios, namely SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5 and SSP5.0-8.5, were used in this study. The model data were corrected using statistical bias correction in order to approximate the observation data. Climatological rainfall is obtained by calculating the average annual rainfall for 30 years, while rainfall during El Niño and La Niña is calculated by composite analysis of annual rainfall in the years that these phenomena occur. Under normal conditions, rainfall in Indonesia will increase in some areas and decrease in other areas. This increase reached 7.6%, 8.5% and 8.6% while the decrease reached 6.7%, 7.2% and 7.3% respectively in SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5, and SSP5.0-8.5. In El Niño conditions, the decrease in rainfall that occurs in the projection period is projected to strengthen by 1.8%, 0.2% and 3.4% compared to the historical period in the three scenarios studied. This strengthening occurred in all regions of Indonesia, except for Java, Bali, West Nusa Tenggara, South Sulawesi and parts of Papua in SSP2.0-4.5 and the northern
Keyword: Analisis komposit, El Nino, La Nina, Perubahan iklim, Shared Socioeconomic Pathways, Composite analysis, Climate change

Judul: Penyusunan Overlap Graph menggunakan Suffix Tree pada DNA Sequence
Abstrak: The DNA sequence assembly is very important in genome analysis. This step aims to reconstruct contigous DNA fragment (contigs) from short fragment by concatenating fragments based on the overlap region among them. This method employs overlap graph for solving the problems. In this graph, nodes represent fragments and edges represent overlap. This research developed a software for constructing overlap graph using suffix tree. The evaluation was conducted by measuring the number of nodes, number of edges, and the execution time in many values of minimum overlap. The minimum overlap is defined as the minimum length of substring which is considered as the overlap region between two fragments. The evaluation results showed that the number of nodes, the number of edges, and the execution time were increased with the decreasing of the minimum overlap value.
Keyword: