Judul: Karakteristik Proyeksi Perubahan Iklim Berbasis Tipe Zonasi Iklim di Indonesia.
Abstrak: Perubahan iklim telah menjadi permasalahan global yang memberikan dampak pada hampir seluruh aspek kehidupan. Terutama di Indonesia, perubahan iklim dapat mempengaruhi sektor pertanian. Informasi mengenai kondisi iklim yang tepat dapat mempermudah petani dalam melakukan kegiatan pertanian yang berkelanjutan. Proyeksi perubahan iklim dapat digunakan untuk mendapatkan informasi mengenai keadaan iklim baik masa lalu, sekarang, ataupun masa depan. Pemanfaatan data proyeksi perubahan iklim antara lain untuk penentuan tipe zonasi iklim. Penentuan tipe zonasi iklim menggunakan klasifikasi Oldeman. Data yang digunakan untuk proyeksi yaitu data curah hujan CSIRO dan MIROC dengan skenario RCP 4.5. Data diolah menggunakan CDO, Ferret, dan Arcmap 10.3. Hasil yang diperoleh, pada tiga wilayah kajian yang memiliki kondisi iklim yang berbeda, bahwa secara umum hasil dari kedua model menunjukkan adanya perubahan di masa depan periode 2021 – 2050. Kabupaten Subang, Lombok Timur, dan Timor Tengah Selatan berpotensi mengalami peningkatan curah hujan di seluruh wilayah. Klasifikasi tipe iklim dilakukan berdasarkan hasil analisis proyeksi curah hujan bulanan. Kabupaten Subang pada periode 1986 – 2015 memiliki tipe iklim C3 dan D3. Periode proyeksi 2021 – 2050 menunjukkan secara umum tipe iklim tidak mengalami perubahan, hanya saja terjadi pergeseran tipe D3 ke arah selatan untuk hasil dari CSIRO, dan pergeseran tipe D3 ke arah barat untuk hasil MIROC. Lombok Timur pada periode 1986-2015 memiliki tipe iklim C3 dan D3 dari hasil CSIRO, dan D3 di semua wilayah dari hasil MIROC. Periode proyeksi 2021-2050 menunjukkan adanya pergeseran. Seluruh wilayah Lombok Timur bertipe iklim D3 dari hasil CSIRO, dan penambahan tipe C3 dari hasil MIROC. Timor Tengah Selatan yang memiliki kondisi iklim lebih kering bertipe iklim D4 dari hasil kedua model untuk periode 1986-2015. Periode 2021-2050 hasil CSIRO menunjukkan penambahan tipe iklim D3 di bagian selatan, dan dari hasil MIROC mengalami perubahan menjadi iklim D3 di seluruh wilayah. Ketidakpastian hasil yang diperoleh dikarenakan adanya keterbatasan data observasi wilayah dan resolusi data iklim global yang digunakan.
Keyword: Lombok Timur, klasifikasi iklim, proyeksi perubahan iklim, Subang, tipe iklim Oldeman, TTS

Judul: Projection of Rainfall in Indonesia under Various ENSO Conditions Using CMIP6 GCM Data
Abstrak: Iklim di Indonesia mengalami anomali akibat berbagai faktor pengendali iklim dan mengalami tren perubahan akibat perubahan iklim. El Niño-Southern Oscillation (ENSO) merupakan faktor pengendali iklim terkuat yang memengaruhi variabilitas iklim di Indonesia khususnya curah hujan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan curah hujan di Indonesia pada berbagai kondisi ENSO (El Niño, La Niña dan normal) pada tahun 2031-2060 terhadap tahun 1981- 2010. Sepuluh GCMs yang tergabung dalam CMIP6 dengan tiga skenario perubahan iklim, yaitu SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5 dan SSP5.0-8.5, digunakan dalam penelitian ini. Data model dikoreksi menggunakan koreksi bias statisik agar dapat mendekati data observasi. Curah hujan klimatologis diperoleh dengan menghitung rata-rata curah hujan tahunan selama 30 tahun sedangkan curah hujan saat terjadi El Niño dan La Niña dihitung dengan analisis komposit curah hujan tahunan pada tahun-tahun terjadinya fenomena tersebut. Pada kondisi normal, curah hujan di Indonesia akan meningkat di beberapa wilayah dan menurun di beberapa wilayah lainnya. Peningkatan ini mencapai 7,6%, 8,5% dan 8,6% sedangkan penurunannya mencapai 6,7%, 7,2% dan 7,3% beruturut-turut pada skenario SSP1.0-2.6, SSP2.0- 4.5 dan SSP5.0-8.5. Pada kondisi El Niño, penurunan curah hujan yang terjadi pada periode proyeksi diproyeksikan akan menguat sebesar 1,8%, 0,2% dan 3,4% dibanding periode historisnya pada ketiga skenario yang diteliti. Penguatan ini terjadi di seluruh wilayah Indonesia, kecuali wilayah Jawa, Bali, NTB, Sulawesi Selatan serta sebagian Papua pada SSP2.0-4.5 dan bagian utara pulau Papua pada SSP5.0-8.5. Pada kondisi La Niña, peningkatan curah hujan yang terjadi pada periode proyeksi dengan skenario SSP1.0-2.6 dan SSP2.0-4.5 diproyeksikan akan melemah sebesar 0,1% dan 0,4% dari periode historisnya. Namun pada SSP5.0-8.5 peningkatan ini tidak mengalami perubahan. Wilayah-wilayah yang diproyeksikan mengalami pelemahan dampak La Niña meliputi Sumatra, Kalimantan, Sulawesi, Maluku Utara serta sebagian Jawa, Bali, Nusa Tenggara dan Papua., The climate in Indonesia is experiencing anomalies due to various climate drivers and changing trends due to climate change. El Niño-Southern Oscillations (ENSO) is the strongest climate drivers that affects climate variability in Indonesia, especially rainfall. This study aims to analyze changes of rainfall in Indonesia under various ENSO conditions (El Niño, La Niña and normal) in the future (2031-2060) respective to baseline periods (1981-2010). Ten GCMs from CMIP6 under three climate change scenarios, namely SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5 and SSP5.0-8.5, were used in this study. The model data were corrected using statistical bias correction in order to approximate the observation data. Climatological rainfall is obtained by calculating the average annual rainfall for 30 years, while rainfall during El Niño and La Niña is calculated by composite analysis of annual rainfall in the years that these phenomena occur. Under normal conditions, rainfall in Indonesia will increase in some areas and decrease in other areas. This increase reached 7.6%, 8.5% and 8.6% while the decrease reached 6.7%, 7.2% and 7.3% respectively in SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5, and SSP5.0-8.5. In El Niño conditions, the decrease in rainfall that occurs in the projection period is projected to strengthen by 1.8%, 0.2% and 3.4% compared to the historical period in the three scenarios studied. This strengthening occurred in all regions of Indonesia, except for Java, Bali, West Nusa Tenggara, South Sulawesi and parts of Papua in SSP2.0-4.5 and the northern
Keyword: Analisis komposit, El Nino, La Nina, Perubahan iklim, Shared Socioeconomic Pathways, Composite analysis, Climate change

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: