Judul: Optimasi Fuzzy Inference System Dengan Particle Swarm Optimization (Pso) Untuk Prediksi Awal Musim Hujan
Abstrak: Curah hujan yang terjadi pada suatu wilayah akan menjelaskan awal musim hujan (AMH). AMH merupakan karakteristik dari musim hujan yang penting untuk diketahui, namun karakteristik hujan sendiri sangat sulit untuk di prediksi. Hujan merupakan unsur yang paling kompleks dari siklus hidrology sehingga sangat sulit untuk di modelkan dan di prediksi. Prediksi AMH adalah informasi yang memiliki beberapa peranan, karena informasi tersebut menjadi dasar dalam penetapan rencana, pengambilan keputusan, dan kepentingan manajemen sehingga resiko iklim dapat diperkecil. Dalam penelitian ini, optimasi Fuzzy Inference System (FIS) dengan Particle Swarm Optimization (PSO) dilakukan untuk prediksi AMH. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model FIS, mengoptimasi parameter FIS dengan algoritme PSO untuk prediksi AMH dengan prediktor ASPL Nino 3.4 dan IOD. Penelitian ini dilakukan di Waingapu, Kabupaten Sumba Timur, provinsi Nusa Tenggara Timur. Data yang digunakan merupakan data curah hujan harian tahun 1973 hingga 2013, data IOD dan data ASPL Nino 3.4 yang digunakan sebagai data uji dan data latih untuk prediksi AMH. Tahapan penentuan AMH dilakukan dengan menghitung nilai rataan curah hujan tahunan periode 1973-2013 menggunakan metode Liebmann. Model prediksi dilakukan dengan menggunakan metode FIS mamdani, dengan fungsi keanggotaan menggunakan fungsi zmf, gaussian dan smf. Hasil perhitungan AMH dengan metode Liebmann menunjukkan bahwa AMH terjadi diantara bulan September sampai dengan bulan Desember. Hasil perhitungan korelasi memperlihatkan bahwa nilai korelasi ASPL Nino 3.4 bulan Juli, Agustus, September dan IOD bulan September dijadikan sebagai prediktor yang masing-masing memiliki nilai korelasi sebesar 0.296, 0.342, 0.381 dan 0.285. Hasil prediksi AMH menunjukkan bahwa model fold 5 merupakan model fold terbaik berdasarkan nilai korelasi dan RMSE terbaik berdasarkan analisis menggunakan 23 aturan sebesar 0.57 dan 2.96. Berdasarkan nilai parameter pada fold 5 yang dioptimasi dengan algoritme PSO terhadap data prediktor dan respon. Nilai model FIS-PSO sesudah optimasi terhadap fold 5 yang merupakan model fold terbaik memiliki nilai korelasi terbaik dengan nilai korelasi sebesar 0.91 dan nilai RMSE sebesar 8.46 yang merupakan nilai RMSE terkecil dibandingkan dengan model fold yang lain.
Keyword: awal musim hujan, nilai korelasi, fuzzy inference system, particle swarm optimization.

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: Identifikasi Isolat Bakteri Tahan Krom(VI) dan Pengujian Aktivitas Enzim Krom(VI) Reduktase
Abstrak: Cr(VI) (chromate) is a toxic, soluble environmental contaminant. A Gram-negative, Cr(VI)-resistant bacterium, has been isolated from effluent of electroplating wastewater treatment reactor. This strain had maximum identity value as high as 96% to Ralstonia pickettii and Ralstonia sp. M2S3. This value indicated that the strain was a species of Ralstonia genera. Because of this reason, the strain was designated as Ralstonia sp. Cr6NS. Ralstonia sp. Cr6NS was able to grow aerobically in 250 ppm Cr(VI) and had Cr(VI) reducing-capacity as high as 4,11 x 10-8μg Cr(VI)/hour/cell. From the study of enzymatic activity, Ralstonia sp. Cr6NS showed the activity of Cr(VI)-reductase both in periplasmic and sitoplasmic content. The highest activity was found in periplasmic matrix. However, the strain seemed not secreting this enzyme to the external medium.
Keyword: