Judul: The Development of Learning Vector Quantization Model for Predicting Rainfall Categories on Subseasonal to Seasonal Scale
Abstrak: Peristiwa cuaca dan iklim yang ekstrim seperti gelombang panas, badai, kebakaran hutan, serta banjir merupakan bentuk ekspresi dari variabilitas iklim. Peristiwa-peristiwa yang dipengaruhi oleh adanya perubahan iklim tersebut kemudian berdampak secara signifikan terhadap morbiditas dan mortalitas manusia, bahkan juga bisa berdampak pada kesehatan mental dan tentunya kesejahteraan manusia. Dalam konteks perubahan iklim salah satu pekerjaan yang penting adalah melakukan prediksi cuaca. Pada penelitian ini akan dilakukan pengembangan model klasifikasi yang akan menggunakan salah satu model Neural Networks yaitu Learning Vector Quantization (LVQ) dan kemudian akan dikembangkan dengan menambahkan Principal Component Analysis (PCA). Adapun sebagai prediktor adalah beberapa parameter udara permukaan yaitu rata-rata tekanan permukaan laut, suhu udara permukaan, dan suhu maksimum permukaan, dengan kelas target yaitu kategori curah hujan. Model awal yang dihasilkan dengan menggunakan 6 kategori curah hujan tersebut dilakuak penyesuaian menjadi hanya 2 kategori curah hujan, hal tersebut dilakukan untuk meningkatkan akurasi model secara keseluruhan dikarenakan data yang memiliki frekuensi tidak seimbang. Hasil dari penelitian ini sudah mampu mengembangkan model untuk melakukan prediksi terhadap 2 kategori hujan berdasarkan luaran dari Global Climate Model (GCM) pada skala Subseasonal to Seasonal (S2S) menggunakan LVQ dan menerapkan PCA sebagai metode untuk reduksi dimensi, yang menghasilkan rataan akurasi untuk seluruh model adalah sebesar 72,6%% dengan waktu pelatihan selama 6 jam 55menit 42 detik. Model yang dihasilkan secara stabil mampu melakukan prediksi hingga 46 hari ke depan dan secara keseluruhan model memiliki kemampuan lebih baik dalam mengidentifikasi kelas hujan dibandingkan dengan kelas berawan.
Keyword: prediksi, principal component analysis, Kategori Curah Hujan, Learning Vector Quantization

Judul: Model Ensemble Statistical Downscaling dengan Gamma-LASSO untuk Prediksi Curah Hujan di Jawa Barat
Abstrak: Hujan memiliki peran penting dalam kehidupan manusia. Pemodelan dan prediksi curah hujan penting karena dapat membantu mengambil keputusan. Metode yang memanfaatkan data berskala global untuk memprediksi curah hujan lokal yaitu Statistical Downscaling (SD). SD menggunakan luaran dari model simulasi kompleks yang menggambarkan proses geografis untuk memprediksi parameter iklim global yang disebut General Circulation Model (GCM). Model GCM saat ini telah banyak dikembangkan di berbagai negara dengan spesifikasi yang berbedabeda. Salah satu jenis dari GCM yang menjadi fokus penelitian ini adalah Decadal Climate Production Project (DCPP) yang fokus pada pengembangan prediksi menggunakan data re-analisis. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model ensemble dari 10 model GCM DCPP untuk mengatasi perbedaan karakteristik prediksi dari setiap model agar dapat diterapkan pada daerah dengan karakteristik curah hujan yang beragam di Jawa Barat. Curah hujan memiliki sifat sebaran yang tidak mengikuti sebaran normal sehingga digunakan regresi berbasis sebaran gamma yang dikombinasikan dengan LASSO untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada luaran GCM. Hasil regresi dari setiap model GCM kemudian digabungkan menggunakan metode averaging dan stacking yang menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang lebih baik dibanding model individu. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa penggabungan model dengan ensemble dapat mengatasi masalah konsistensi dan meningkatkan kualitas prediksi
Keyword: ensemble model, gamma-lasso regression, general circulation model, rainfall, statistical downscaling

Judul: Studi Komparatif Saluran Pencernaan Parkit (Melopsittacus undulatus) dengan tinjauan Khusus terhadap Fungsi Tembolok (Telaah Pustaka)
Abstrak: The structure of the digestive tract of Budgerigar (Melopsittacus undulatus) is generally the same as the digestive tract of the other avian, which is cranially start by a pair of beaks down to ventrocaudal and ends by the cloaca. The characteristics of the digestive tract of Budgerigar are in form of its beaks, tongue, crop, stomach, and intestine, which are adapted with the type of food intake. Crop (ingluvies) is an expansible ventral wall of oesophagus with its function as storage and softening chamber. Budgerigar's crop also has the function for softening and regurgitating pellets or food for their young.
Keyword: