Judul: Optimasi Parameter Model Hujan-Debit GR4J dengan Particle Swarm Optimization pada Kalender Tanam Terpadu
Abstrak: Selama beberapa dekade mendatang, para petani di dunia akan menghadapi tugas yang menantang dalam meningkatkan produksi pangan untuk bersaing dengan pertumbuhan populasi, pertumbuhan konsumsi per kapita dan penggunaan produk pertanian sebagai bahan bakar hayati. Tantangan dalam produksi pangan di masa depan tentunya menjadi lebih kompleks pada negara berkembang seperti Indonesia. Variabilitas iklim dan perubahan iklim merupakan faktor yang mempengaruhi produksi pangan. Untuk menyesuaikan dampak perubahan iklim, Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi (Balitklimat) mengembangkan sistem informasi Kalender Tanam (Katam) Terpadu. Katam Terpadu memberi informasi tentang potensi pola tanam, waktu tanam, luas areal tanam potensial dan rekokmendasi teknologi adaptif pada level provinsi sampai dengan tingkat kecamatan, di seluruh Indonesia. Meski telah diluncurkan secara resmi sejak tahun 2011, penentuan debit air menggunakan model hujan debit GR4J (Genie Rural a 4 parametres Journalier) masih perlu ditingkatkan akurasinya. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan hasil akurasi model GR4J untuk penentuan debit air pada suatu daerah. Area studi dalam penelitian ini adalah Daerah Aliran Sungai (DAS) Progo (Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta), sub DAS Wuryantoro (Provinsi Jawa Tengah), dan DAS Cimanuk (Provinsi Jawa Barat). Model GR4J diukur berdasarkan 4 parameter bebas berupa kapasitas maksimum simpanan produksi (X1), koefisien tukar air (X2), kapasitas maksimum simpanan pengalihan (X3), dan waktu dasar hidrograf satuan (X4). Keempat parameter tersebut dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini menunjukan bahwa optimasi parameter model GR4J dengan PSO berhasil dilakukan. Sebagai penentu keberhasilan model, digunakanlah persamaan Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Ini bisa dilihat dari meningkatnya NSE dan menurunnya RMSE pada masingmasing DAS setelah menggunakan optimasi PSO. Luas wilayah berpengaruh terhadap akurasi model GR4J, semakin kecil luas wilayah maka semakin dapat menunjukan karakteristik suatu DAS. Data curah hujan dan data meteorologi yang memiliki rentang waktu cukup lama memiliki akurasi model sangat rendah dibandingkan dengan rentang waktu satu tahun, sehingga tidak dapat menunjukan karakteristik suatu DAS. Algoritme PSO yang digunakan dalam model GR4J akan lebih efektif dari pada menggunakan cara manual atau coba-coba atas dasar pengetahuan pakar karena dapat mencapai optimisasi dengan waktu yang cukup singkat. Optimasi parameter model GR4J dengan PSO dapat digunakan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian untuk mengembangkan sistem informasi Kalender Tanam (Katam) Terpadu.
Keyword: kalender tanam, model GR4J, optimasi, particle swarm optimization;

Judul: Pemodelan jaringan syaraf tiruan recurrent yang teroptimasi secara heuristik untuk pendugaan curah hujan berdasarkan peubah enso
Abstrak: Pendugaan Curah Hujan yang akurat di sektor pertanian kini telah menjadi kebutuhan utama, disamping faktor lain seperti pemilihan bibit, pupuk, dan pemberantas hama. Informasi tentang banyak curah hujan sangat berguna bagi petani dalam mengantisip asi peristiwa-peristiwa ekstrim seperti kekeringan dan kebanjiran. Model pendugaan curah hujan yang telah dilakukan selama ini belum banyak yang menggunakan data peubah El-Nino Southern Oscilation (ENSO) sebagai masukan model padahal peubah ENSO cukup berpengaruh terhadap tinggi rendahnya curah hujan di sebagian besar wilayah Indonesia (Yusmen 1998). Penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya hanya menggunakan data suhu dan curah hujan sebagai masukan model diantaranya adalah penerapan metode Principal Component Regression (Fitriadi 2004) menghasilkan R2 sebesar 63,16%, JST propagasi balik standar (Normakristagaluh 2004) menghasilkan R2 sebesar 74,02%, JST propagasi balik standar (Apriyanti 2005) menghasilkan R2 sebesar 48,179% dan JST dengan optimasi algoritma genetika menghasilkan R2 sebesar 87,7% (Apriyanti 2005) Berdasarkan tersebut penelitian di bidang ini masih layak dan perlu dilakukan untuk mendapatkan model pendugaan curah hujan yang lebih akurat. Penelitian ini menggunakan JST recurrent Elman yang teroptimasi secara heuristik dengan penerapan 3 algoritma pembelajaran yaitu gradient descent adaptive learning rate, dengan variasi nilai parameter penambahan laju pembelajran (lr_inc) dan penurunan laju pembelajaran (lr_dec), gradient descent adaptive learning rate & momentum dengan variasi nilai parameter momentum (mc) serta resilient backpropagation dengan variasi nilai parameter penambahan bobot (delt_inc) & penurunan bobot (delt_dec). Teknik optimasi heuristik terbaik pada penelitian ini adalah algoritma resilient backpropagation. Hasil pendugaan curah hujan terbaik pada leap 0 menghasilkan nilai R2 maksimum 77%, leap 1 menghasilkan nilai R2 maksimum 84,8%, leap 2 menghasilkan nilai R2 maksimum 75,5%, dan leap 3 menghasilkan nilai R2 maksimum 54,1%. Hal ini membuktikan JST recurrent dapat diterapkan dalam pendugaan curah hujan berdasarkan peubah ENSO dengan tingkat keakuratan yang cukup baik.
Keyword: 

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: