Judul: Peluang Hari Nyaman di Provinsi Bali Berdasarkan Holiday Climate Index (HCI)
Abstrak: Provinsi Bali merupakan salah satu destinasi wisata yang populer baik di tingkat domestik maupun global. Identifikasi kenyamanan iklim pariwisata dapat bermanfaat sebagai bahan pertimbangan bagi wisatawan dan pengambilan kebijakan oleh pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran kondisi kenyamanan berdasarkan lokasi dan waktu di Provinsi Bali berdasarkan Holiday Climate Index (HCI), peluang jumlah hari nyaman, dan perbandingan HCI antara tahun normal dan tahun ENSO. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data iklim harian berupa curah hujan, kelembaban relatif, tutupan awan, suhu udara, dan kecepatan angin. Sementara metode yang digunakan adalah perhitungan skor kenyamanan dengan Holiday Climate Index (HCI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa periode paling nyaman untuk berwisata baik di pantai maupun di perkotaan adalah pada bulan April-Oktober dengan kondisi kenyamanan rata-rata “sangat baik” hingga “luar biasa”. Peluang terbesar untuk hari nyaman di pantai dan perkotaan terjadi pada periode Juni, Juli, dan Agustus dengan rata-rata probabilitas 92% dan 91%. Destinasi wisata dengan skor kenyamanan tertinggi untuk wilayah pantai adalah Pantai Kelingking, sedangkan untuk wilayah kota adalah Kintamani Batur. Lebih lanjut, ENSO cukup berpengaruh terhadap skor HCI yang meningkat pada tahun El Nino dan menurun pada tahun La Nina dibandingkan dengan fase netral.
Keyword: Bali, climate comfort, HCI, probability, tourism

Judul: Modification of Termal Comfort Index in Bogor  and Jakarta Tourism Areas
Abstrak: Provinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat memiliki beragam destinasi wisata antara lain Taman Mini Indonesia Indah (TMII), Kebun Raya Bogor (KRB) dan Taman Safari Indonesia (TSI). Rata – rata jumlah kunjungan tiap tahun untuk tiga destinasi wisata tersebut lebih dari satu juta pengunjung. Jumlah kunjungan yang cukup besar memerlukan profil informasi kenyamanan di setiap lokasi wisata berupa indeks kenyamanan. Salah satu indeks yang didesain untuk sektor pariwisata adalah Holiday Climate Index (HCI). HCI dikembangkan di daerah sub tropis pada wisata yang letaknya di perkotaan, pedesaan dan laut. HCI didesain pada negara sub tropis yang karakter iklimnya berbeda dengan kawasan tropis lembab, sehingga ketidaksesuaian hasil perhitungan indeks dengan persepsi wisatawan lokal mungkin akan terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk 1) mengidentifikasi parameter iklim dan variabel non iklim yang berpengaruh pada kenyamanan berwisata, dan 2) melakukan parameterisasi indeks kenyamanan iklim untuk wilayah tropika lembab. Metode untuk mengetahui persepsi kenyamanan adalah melalui penyebaran kuisioner secara acak (pagi dan siang hari) pada tiga lokasi wisata sebanyak 552 orang. Data responden tersebut selanjutnya digunakan untuk analisis faktor kenyamanan termal yang dibagi menjadi tiga kelas yakni Tidak Nyaman (0), Nyaman (1) dan Sangat Nyaman (2) menggunakan regresi logistik ordinal. Evaluasi model seperti akurasi, presisi, recall dan F1-Score dihitung menggunakan confusion matrix. Proses parameterisasi indeks kenyamanan termal menitikberatkan pada pengubahan rating dan bobot yang disesuaikan dengan persepsi pengunjung. Penyesuaian bobot menggunakan sistem kombinasi pada setiap sub indeks kenyamanan termal (suhu, angin, awan dan hujan). Batasan nilai dari kategori kelas kenyamanan disederhanakan menjadi indeks hasil parameterisasi kenyamanan. Hasil analisis menunjukkan terdapat tiga faktor iklim yang mempengaruhi kenyamanan termal yakni suhu, tutupan awan dan kejadian hujan. Treshold suhu pada kondisi Nyaman berkisar 25°C – 26 °C, kecepatan angin 0 km/jam – 2.2 km/jam dan keawanan berada pada 40% – 50%. Selain itu, faktor non iklim seperti durasi atau lamanya berkunjung juga menentukan perasaaan nyaman seseorang berwisata. Karakter wisatawan pada wilayah tropis cenderung lebih berat pada curah hujan yang = 5 mm sehingga muncul persepsi negatif atau Tidak Nyaman. Penyederhanaan kategori menjadi 3 pada indeks hasil parameterisasi memudahkan untuk mengelompokkan nilai indeks berdasarkan data iklim. Performa HCI belum mampu mengidentifikasi kondisi Tidak Nyaman saat terjadinya perubahan cuaca yang signifikan seperti perubahan suhu dan hujan baik di pagi hari maupun siang hari. Sementara, penentuan nilai minimum untuk menyidik kondisi Cukup Nyaman dari indeks hasil parameterisasi ditentukan sebesar 61 yang lebih tinggi dibandingkan nilai HCI yang menentukan batas <40. Hasil validasi nilai indeks yang telah dilakukan parameterisasi menunjukkan lebih merepresentasikan semua kategori kenyamanan dibandingkan HCI., The provinces of DKI Jakarta and West Java offer a variety of tourist destinations, such as Taman Mini Indonesia Indah (TMII), Kebun Raya Bogor (KRB), and Taman Safari Indonesia (TSI). These destinations attract over one million visitors annually. This significant number of visitors necessitates a comprehensive comfort profile for each tourist site, represented through a comfort index. The Holiday Climate Index (HCI) is designed for the tourism sector but was developed in subtropical regions with different climatic characteristics compared to humid tropical areas, leading to potential discrepancies between index calculations and local tourist perceptions. This study aims to: 1) identify
Keyword: wisata, holiday climate index, modifikasi kenyamanan, tropis lembab

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: