Judul: Peramalan Curah Hujan Wilayah Kota Padang Menggunakan Metode Long Short-Term Memory
Abstrak: Indonesia memiliki curah hujan yang sangat tinggi yang disebabkan oleh faktor geografis dan lingkungan. Prediksi data curah hujan menjadi penting karena akan membawa banyak keuntungun untuk masyarakat di berbagai bidang, termasuk pertanian, wisata, industri, bencana alam, dan mode transportasi. Jumlah curah hujan memang tidak bisa dipastikan, namun dapat diprediksi dan diestimasikan dengan melihat data curah yang lampau. Dengan begitu sangat memungkinkan untuk memprediksi curah hujan yang akan datang. Metode prediksi statisitika yang dipakai pada penelitian ini adalah metode long short-term memory (LSTM). Data yang akan dipakai adalah data historis curah hujan di Kota Padang, Sumatera Barat, yang mana dinobatkan sebagai provinsi yang memiliki curah hujan tertinggi pada tahun 2021 menurut Badan Pusat Statistik. Data curah hujan yang digunakan adalah data selama 10 tahun yang dimulai dari tanggal 1 Januari 2013 sampai 31 Desember 2022 yang telah diukur menggunakan satelit NASA. Pada proses LSTM, kita dapat membandingkan nilai RMSE tiap model yang didapatkan dari hasil cross validation. Model terbaik adalah model yang memiliki rata-rata RMSE terkecil. Model terbaik akan digunakan untuk meramalkan curah hujan untuk 365 hari kedepan.
Keyword: Forecasting, K-fold, Long short-term memory, Rainfall, RMSE

Judul: Statistical Downscaling Dua Tahap dengan Multi-Class Random Forest dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial untuk Memprediksi Curah Hujan
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris di mana sekitar 29% penduduk Indonesia bekerja di sektor pertanian, yang memiliki ketergantungan yang tinggi terhadap curah hujan. Informasi tentang curah hujan sering digunakan untuk menentukan waktu tanam dan jenis tanaman yang sesuai di suatu daerah, sehingga hasil pertanian yang diperoleh bisa optimal. Oleh karena itu, informasi tentang curah hujan sangat penting bagi sektor pertanian. Pemodelan untuk memprediksi curah hujan telah banyak dilakukan dengan memanfaatkan data luaran Global Climate Model (GCM). Data yang disediakan oleh GCM adalah data hasil pemodelan parameter iklim pada skala global yang berorientasi spasial dan temporal. Data luaran GCM dapat digunakan untuk menduga parameter iklim pada skala lokal menggunakan teknik downscaling. Salah satu teknik downscaling yang dapat digunakan adalah statistical downscaling (SD). SD menggunakan model statistika untuk menghubungkan parameter-parameter iklim global (luaran GCM) dengan parameter-parameter iklim lokal yang diperoleh dari stasiun pengamatan klimatologi. Studi literatur menunjukkan bahwa teknik SD satu tahap belum cukup baik untuk menduga curah hujan ekstrim. Penambahan kelompok curah hujan pada model sebagai peubah boneka memberikan hasil prediksi curah hujan yang lebih baik dibandingkan dengan tidak ada penambahan kelompok curah hujan. Penambahan peubah boneka kelompok curah hujan pada model berdasarkan data curah hujan lokal bulanan tidak dapat diaplikasikan untuk meprediksi curah hujan yang akan datang karena informasi kelompok curah hujan tidak tersedia. Pemodelan dua tahap dengan melakukan pemodelan klasifikasi kelompok curah hujan terlebih dahulu diduga akan meningkatkan presisi prediksi curah hujan. Penelusuran pustaka tentang SD dua tahap menyimpulkan bahwa Teknik SD dua tahap memberikan hasil prediksi curah hujan yang lebih baik dibandingkan dengan SD satu tahap. Semakin baik hasil pemodelan klasifikasi kelompok curah hujan yang didapatkan, maka hasil prediksi curah hujan yang didapatkan akan semakin baik juga. Oleh karena itu, prediksi curah hujan pada penelitian ini menggunakan pemodelan SD dua tahap dengan algoritme Random Forest (RF) untuk memprediksi kelompok curah hujan yang dikelompokkan ke dalam tiga kelompok. Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) digunakan untuk memprediksi curah hujan setelah informasi mengenai kelompok curah hujan diketahui. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan lokal harian dari tahun 2011 hingga 2018 yang disediakan oleh Badan Meteorologi dan Klimatologi Geofisika (BMKG) di pos pengamatan hujan Bogor, Citeko, Jatiwangi, Bandung, Serang, Syarif Kasim II, Mempawah, dan Pattimura sebagai peubah respons. Peubah prediktor yang digunakan adalah laju presipitasi harian dari data luaran GCM, Climate Forecast System (CFS) versi 2 dengan ukuran grid sebesar 0.5o × 0.5o dan luas wilayah pengamatan sebesar 6 × 6 grid di setiap lokasi. Pemodelan dalam penelitian ini dimulai dengan pemodelan SD satu tahap, di mana hasil yang diperoleh akan dibandingkan dengan hasil pemodelan SD dua tahap. Pemodelan SD satu tahap dengan pengelompokan terbukti bisa memperbaiki hasil prediksi curah hujan yang dihasilkan oleh model SD satu tahap. Sebelum melakukan pemodelan SD dua tahap, terlebih dahulu dilakukan pemilihan algoritme RF. Penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan akurasi yang signifikan yang dihasilkan oleh RF, RF dengan pendekatan One Versus One, dan RF dengan pendekatan One Versus All. Dengan demikian, RF digunakan sebagai algoritme klasifikasi pada SD dua tahap dalam penelitian ini. Semua pemodelan termasuk pemodelan SD dua tahap yang dilakukan pada
Keyword: multi-class, random forest, regresi kuadrat terkecil parsial, statistical downscaling

Judul: Heterologous Expression Of Endo-Β-Xylanase From Bacillus Pumilus Strain Bcrs-01 In Escherichia Coli.
Abstrak: Xylanases are glycoside hydrolase family 11 which depolymerise xylan in the plant cell wall, the most excessive form of hemicellulose. Endo-β-xylanases (EC 3.2.1.8) are most important to breakdown β-1,4-glicoside bond of xylan to produce disaccaride xyloolygosaccaride (XOs) and xylose (monomer). Bovine rumen fluids have potential to obtain endo-β-xylanase produced of bacteria. The objectives of this study were to obtain xylanase producing bacteria and to express xynA gene encoding endo-β-xylanase from bacterium in Escherichia coli. Twenty nine isolate bacteria have been succesfully isolated from bovine rumen fluid in agar medium containing birchwood xylan. Isolate BCRS-01 bacterium was previously screened for the high production of xylanase. Based on 16S rRNA gene sequence analysis, BCRS-01 showed high similarity (99%) to Bacillus pumilus (accession number NR043241). The crude xylanase had optimal activity at 55oC, pH 7.0. Furthermore, the crude xylanase exhibited broad pH stability from 4.0 to 10.0 and remained more than 60% and 40% of its activity after incubation at pH 4.0 until 10.0, respectively for 60 min. It also showed a stability at temperature 25-50oC since it retained 80% and 50% of its activity when incubated at 50oC or 30 and 60 min, respectively. The xylanase activity was strongly inhibited by Ca2+ and Cu2+ at concentration 10 mM, and as little as 1 mM for Mn2+. Therefore, this xylanase has potentially used as additive feeds in animal feed industry. The DNA sequence xynA gene encoded endo-β-xylanase was amplified and cloned into the expression vector pET-15by under the control of T7 promoter. The recombinant protein had succesfully expressed in Escherichia coli BL21 (DE3) pLysS. A protein recombinant of approximately, 26.7 kDa was observed on the SDS-PAGE analysis. Crude extract of recombinant endo-β-xylanase demonstrated activity of enzyme at 56 U mL-1 using birchwood xylan as a substrate at 55oC for 10 min.
Keyword: Bacillus pumilus, bovine rumen fluid, endo-β-xylanase, heterologous expression.