Judul: Pemodelan Support Vector Machine Quantile Regression untuk Prediksi Curah Hujan Bulanan pada Musim Kemarau Studi Kasus Kabupaten Indramayu.
Abstrak: Curah hujan adalah salah satu unsur cuaca yang memiliki besar pengaruhnya terhadap sektor pertanian di Indonesia. Sejak tahun 1990, banyak daerah di Indonesia sering dilanda kekeringan dan kebanjiran sebagai dampak dari iklim yang ekstrim. Akibatnya, kegagalan panen atau puso melanda ratusan hektar sawah di Jawa (Iskandar, 2007). General Circulation Model (GCM) merupakan alat utama yang dikembangkan oleh para peneliti untuk mempelajari dan memprediksi perubahan iklim. Prediksi iklim menggunakan mesin pembelajaran dapat diterapkan untuk membantu membuat keputusan di masa depan. Salah satu aplikasi dari mesin pembelajaran yang paling maju adalah Support Vector Machine yang dapat digunakan dalam kasus-kasus klasifikasi dan regresi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model Statistical Downscaling menggunakan SVMQR dalam memprediksi curah hujan di musim kemarau serta merekomendasikan model GCM dengan kinerja paling baik yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi curah hujan bulanan pada musim kemarau di Kabupaten Indramayu. Penelitian ini mengembangkan metode Support Vector Machine Quantile Regression (SVMQR) dalam memprediksi total curah hujan selama musim kemarau di Kabupaten Indramayu. Fungsi regresi SVMQR didekati menggunakan hyperplane Quantile Regression (QR). QR teknik memiliki kemampuan prediksi dari nilai ekstrim berdasarkan fungsi kuantil yang ditentukan (Koenker 2005). Radial Basis Function (RBF) digunakan sebagai kernel SVMQR. Pencarian parameter yang optimal dilakukan dengan menggunakan metode grid search. Curah hujan bulanan pada musim kemarau yaitu bulan Mei, Juni, Juli dan Agustus diprediksi berdasarkan nilai kuantil yang diperoleh dari posisi distribusi data. Model dengan kinerja paling baik adalah model yang memiliki nilai korelasi terbesar dan nilai Root Mean Square Error (RMSE) terkecil. Model yang paling direkomendasikan untuk digunakan dalam memprediksi curah hujan bulan Mei, Juni, Juli dan Agustus adalah model GCM CMC1-CanCM3. Korelasi yang dihasilkan model GCM CMC1-CanCM3 untuk prediksi bulan Agustus adalah 99% dengan nilai RMSEP 0.01. Prediksi model GCM CMC1-CanCM3 untuk bulan Mei, Juni dan Juli adalah 99%, 82% dan 95% dengan nilai RMSEP 0.05, 22 dan 8.9. Secara umum, hasil prediksi yang dihasilkan dengan metode SVMQR untuk menduga curah hujan bulan Mei Juni Juli dan Agustus cukup akurat dengan nilai korelasi yang hampir mendekati satu dan nilai RMSE yang kecil.
Keyword: General Circulation Model, Mesin Pembelajaran, Curah Hujan, Statistical Downscaling, Support Vector Machine Quantile Regression

Judul: Integrasi SOM dan LVQ untuk Prediksi Klasifikasi Curah Hujan di Musim Kemarau Berbasis Indeks Iklim Global Studi Kasus Kabupaten Indramayu
Abstrak: Kabupaten Indramayu adalah sentra produksi padi dan palawija di Provinsi Jawa Barat. Kabupaten Indramayu rentan terhadap bahaya kekeringan yang berdampak terhadap gagal panen (puso) dibandingkan dengan dampak kebanjiran dan organisme penggangu tanaman. Untuk meminimalkan resiko gagal panen pada saat kekeringan maka perlu dikembangkan model prediksi. Model prediksi yang dikembangkan adalah mengklasifikasikan intensitas total curah hujan di musim kemarau. Penelitian ini berfokus di musim kemarau pada bulan Mei, Juni, Juli dan Agustus (MJJA). Model ini menggunakan data masukan indeks iklim global yaitu Indian Ocean Dipole (IOD), Southern Oscillation Index (SOI) dan Sea Surface Temperature (SST). Pemilihan indeks iklim global ini bertujuan melihat pengaruh indeks iklim global terhadap intensitas curah hujan di Indramayu pada musim kemarau. Klasifikasi curah hujan dibagi menjadi 3 kelas. Kelas curah hujan tersebut adalah intensitas curah hujan rendah (kelas 1), sedang (kelas 2) dan intensitas curah hujan tinggi (kelas 3). Analisa korelasi digunakan untuk memilih peubah indeks iklim global yang mempengaruhi intensitas curah hujan di musim kemarau. Hasil analisa korelasi akan dijadikan sebagai masukan untuk klasifikasi kelas curah hujan. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan kelas curah hujan adalah self-organizing map (SOM), learning vector quantization (LVQ) dan integrasi self-organizing map dengan learning vector quantization. Teknik Z-score digunakan untuk menormalisasi data indeks iklim global. Pemilihan peubah prediktor menggunakan analisa korelasi Pearson. Pemilihan data latih dan data uji menggunakan metode leave one out cross validation (LOOCV). Pengujian model menggunakan metode pengukuran jarak Euclidean. Klasifikasi curah hujan dilakukan dengan 6 skenario, 100 epoch dan laju pembelajaran yang bervariasi. Akurasi terbaik metode SOM diperoleh berdasarkan hasil analisa komponen utama. Akurasi terbaik metode LVQ diperoleh berdasarkan analisa korelasi Pearson dan analisa komponen utama. Akurasi terbaik metode integrasi SOM dan LVQ berdasarkan hasil analisa korelasi Pearson. Metode SOM, LVQ dan SOM+LVQ dapat mengklasifikasikan kelas intensitas curah hujan di musim kemarau (MJJA) dengan baik.
Keyword: dry season, global climate indices, learning vector quantization, precipiation intensity, self-organizing map

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: