Judul: Prediction Model Development Madden Julian Oscillation (MJO) based on the results of data analysis Real Time Multivariate MJO (RMM1 and RMM2).
Abstrak: Background of this research is the importance of study on the Madden Julian Oscillation, the dominant oscillation in the equator area. MJO cycle showed by cloud cluster growing in the Indian Ocean then moved to the east and form a cycle with a range of 40-50 days and the coverage area from 10N-10S. Method that used to predict RMM is Box-Jenkins based on ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) statistical analysis. The data used RMM daily data period 1 March 1979 –1 March 2009 (30 years). RMM1 and RMM2 is an index for monitoring MJO. This is based on two empirical orthogonal functions (EOFs) from the combined average zonal 850hPa wind, 200hPa zonal wind, and satellite-observed Outgoing Longwave Radiation (OLR) data. The results in form of the Power Spectral Density (PSD) graph Real Time Multivariate MJO (RMM) and long wave radiation (OLR = Outgoing Longwave Radiation) at the position 100°BT, 120°BT, and 140°BT that show the wave pattern (spectrum pattern) and clearly shows the oscillation periods. There is a close relation between RMM1 with OLR at the position 100oBT that characterized the PSD value about 45 day. Through Box-Jenkins method, the prediction model that close to time series data of RMM1 and RMM2 is ARIMA (2,1,2), that mean the forecasts of RMM data for the future depending on one time previously and the error one time before. Prediction model for RMM1 is Zt = 1.681 Z t-1 – 0.722 Z t-2 + 0.041 Zt-3 - 0.02 at-1 - 0.05 at-2.. Prediction model for RMM2 is Zt = 1.714 Zt-1 – 0.764 Zt-2 - 2 + 0.05 Zt-3 - 0.109 at-1 - 0.05 at- 2.. The flood case in Jakarta January-February 1996 and 2002 are one of real evidence that made the MJO prediction important. MJO with active phase dominant cover almost the entire Indonesia west area at that moment. Keywords: MJO, RMM1 and RMM2, OLR, Power Spectral Density, ARIMA, Rainfall
Keyword: 

Judul: The Development of Madden-Julian Oscillation (MJO) Prediction Models based on the Analysis of Wind Profiler Radar (WPR) Data.
Abstrak: Latar belakang penelitian ini adalah pentingnya kajian mengenai MJO sebagai salah satu osilasi dominan di kawasan ekuator. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi MJO berdasarkan analisis data WPR. Pada penelitian ini kejadian MJO diidentifikasi dari data kecepatan angin zonal pada lapisan 850 mb di kawasan Pontianak, Manado, dan Biak periode 1 Januari 2007–31 Desember 2010 (4 tahun). Sebelum data angin zonal ini dimanfaatkan untuk melihat perilaku MJO, maka data angin tersebut terlebih dahulu dibandingkan dengan data indeks MJO yaitu RMM1 dan RMM2. RMM1 dan RMM2 merupakan sepasang indeks untuk memonitor kejadian MJO secara realtime. Hasil dari analisis Power Spectral Density (PSD) dan wavelet data kecepatan angin zonal lapisan 850 mb menunjukkan adanya sinyal MJO kuat yang dicirikan dengan adanya osilasi sekitar 45 harian. Hasil korelasi dan regresi sederhana juga menunjukkan bahwa terdapat keterkaitan yang signifikan antara kedua data tersebut. Hal tersebut mengindikasikan bahwa data kecepatan angin zonal lapisan 850 mb dapat digunakan untuk analisis MJO. Pada penelitian ini, prediksi MJO didasarkan pada data kecepatan angin zonal menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins. Melalui metode ini, model yang mendekati data deret waktu kecepatan angin zonal pada lapisan 850 mb di Pontianak adalah ARIMA(2,0,0) dengan persamaan Zt = 0.33396 + 0.6792 Zt-1 + 0.0762 Zt-2 + at, artinya prakiraan data kecepatan angin zonal pada waktu mendatang tergantung dari data dua waktu sebelumnya. Model prediksi untuk Manado adalah ARIMA(2,1,2) dengan persamaan Zt = 1.4472 Zt-1 – 0.2842 Zt-2 – 0.5847 at-1 – 0.3883 at-2, artinya prakiraan data kecepatan angin zonal pada waktu mendatang tergantung dari data dua waktu sebelumnya dan galat dua waktu sebelumnya, sedangkan untuk Biak adalah ARIMA(0,1,3) dengan persamaan Zt = Zt-1 - 0,00957 + 0,1385 at-1 + 0,2385 at-2+ 0,1874 at-3, artinya prakiraan data kecepatan angin zonal pada waktu mendatang tergantung dari data satu waktu sebelumnya dan galat tiga waktu sebelumnya. Model-model tersebut bermanfaat untuk melihat perilaku sinyal MJO pada data angin zonal. Hal ini ditandai dengan adanya penguatan angin baratan yang akan berpengaruh terhadap peningkatan curah hujan di wilayah kajian
Keyword: 

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: