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: 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: Synthesis of Chicken Eggshells-Based β-Tricalcium Phosphate Bioceramics and Their Biocompatibility Test as A Tooth Filler
Abstrak: Preservation of alveolar bone following tooth extraction is an important step in dental practices before dental implant placement. This study reported synthesis of β-Tricalcium Phosphate (β-TCP) bioceramics and its biocompatibility test as a tooth filler to maintain the desired alveolar ridge dimension and stimulate the bone healing processes in the area of tooth loss. β-TCP bioceramics was resulted directly from precipitation of calcinated chicken eggshells as calcium source and phosphoric acid. The corresponding β-TCP was mixed with chitosan 2% to get β-TCP pellet for biocompatibility testing. Biocompatibility testing of β-TCP on lower incisor was performed in rabbits and sheep as animal model. In this study, the x-ray diffraction (XRD) profiles showed that 1000 oC calcinated chicken eggshells correspond to calcium oxide (CaO). There was also transformation phase of CaO into Ca(OH)2 observed after more than three months stored. The XRD profiles proved that obtained β-TCP bioceramics by precipitation has the same pattern with that of reference data base and commercial β-TCP. Fourier transform infrared (FTIR) spectra were completely consistent with the result of crystallization processes observed by XRD measurements. Moreover, the purity of the product shown by the atomic absorption spectroscopy (AAS) resulted in Ca/P ratio of 1.48 which was closed to that of standard β-TCP ceramics. The repeatable XRD peaks patterns and FTIR spectra obviously showed the sample reproducibility. Sheep’s alveolar socket that is filled with the corresponding β-TCP demonstrated the expected results. The x-ray radiograph of sheep’s jaw indicated no change on mesio-distal of the edentulous area. Moreover, the histological results were completely consistent with the x-ray radiograph and macroscopic result which is proved by the formation of new bone. In the contrary with sheep’s result, histological results showed no tooth growth on rabbit proved by the presence of lipid and collagen on the extraction site. This result did not correspond to the x-ray radiograph and macroscopic results that demonstrated the tooth growth and erupted tooth. It is clear that the corresponding β-TCP could minimize the bone loss and maintain the dimension of alveolar ridge.
Keyword: β-tricalcium phosphate, chicken eggshells, rabbit, sheep, tooth filler