Judul: Penentuan Domain Global Climate Model dengan LASSO untuk Peningkatan Akurasi Prediksi Curah Hujan di Jawa Barat
Abstrak: Curah hujan memiliki dampak serius terhadap berbagai sektor usaha, khususnya pertanian di Jawa Barat. Kabupaten Indramayu, sebagai daerah produsen padi terbesar di Jawa Barat, sering dilanda kekeringan dan banjir yang merusak ribuan hektar sawah. Akibatnya luas panen dan produksi menjadi sasaran kerugian. Informasi prediksi curah hujan dibutuhkan untuk meminimalkan kerugian tersebut. Global Climate Model (GCM) sering digunakan dalam studi prediksi curah hujan. Model ini menghasilkan sejumlah data berbagai parameter iklim (seperti presipitasi) pada grid-grid GCM. Data GCM versi model Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) terdapat pada berbagai resolusi grid, antara lain 0.312°×0.312°; 0.5°×0.5°; dan 2.5°×2.5°. Data tersebut belum dapat digunakan langsung untuk menduga curah hujan pada skala lokal dengan resolusi grid yang lebih kecil. Teknik statistical downscaling (SDS) menghubungkan data skala global (prediktor) dengan data skala lokal (respon). Teknik ini membutuhkan suatu area pada GCM, yakni domain GCM. Pemilihan domain GCM merupakan faktor penting dalam teknik SDS dan akan menentukan hasil prediksi. Resolusi grid juga dipertimbangkan untuk meningkatkan akurasi pendugaan curah hujan. Domain GCM belum dapat dimodelkan dengan teknik SDS karena terdapat masalah multikolinearitas antar gridnya. Metode shrinkage seperti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dapat digunakan untuk menangani multikolinearitas. LASSO juga dapat melakukan seleksi peubah dalam pemodelan. Penelitian ini bertujuan menentukan resolusi grid GCM terbaik dan domain GCM optimum di Jawa Barat. Penentuan resolusi grid diawali dengan penentuan domain GCM menggunakan konsep korelasi minimal sebesar 0.3 antara data grid GCM (prediktor) dan data curah hujan lokal (respon) untuk grid yang berada pada empat arah mata angin. Hubungan yang erat antara respon dengan prediktor merupakan salah satu syarat dalam teknik SDS. Domain yang terbentuk dievaluasi untuk pemodelan SDS dengan regresi LASSO. Pada penelitian ini digunakan dua jenis data. Pertama, peubah prediktor, adalah data presipitasi bulanan GCM pada tahun 1981 sampai dengan 2009 (348 bulan) versi model Climate Forecast System Reanalysis (CFSR). Data GCM memiliki tipe grid dan berada diatas wilayah Indonesia pada 12°LU sampai -15°LS dan 90°BT sampai 150°BT. Kedua, peubah respon, adalah data curah hujan bulanan (mm) dari 27 stasiun curah hujan lokal di Jawa Barat pada -7.78°LS sampai -6.28°LS dan 108.40°BT sampai 107.87°BT. Seluruh stasiun dibagi menjadi 3 kelompok berdasarkan jenis datarannya, yakni dataran rendah, sedang, dan tinggi. Hasil kajian menunjukkan bahwa ukuran grid 2.5°×2.5° terpilih sebagai ukuran grid terbaik berdasarkan RMSEP yang relatif kecil dan korelasi relatif besar pada tiap dataran. Domain GCM optimum untuk Jawa Barat berukuran 5×8. Pemodelan domain tersebut dapat meningkatkan akurasi prediksi curah hujan bulanan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan domain 8×8 di Indramayu menghasilkan RMSEP dalam rentang 63-148 dan korelasi dalam rentang 0.50-0.94. Metode penentuan domain GCM pada penelitian ini dapat diterapkan untuk menentukan domain GCM di berbagai daerah lainnya.
Keyword: resolusi grid GCM, domain GCM optimum, regresi LASSO, statistical downscaling

Judul: Continuum Regression Modeling with Preprocessing of Variable Selection to Estimate Rainfall
Abstrak: Indonesia berada di wilayah tropis dengan intensitas curah hujan yang tinggi terutama di daerah dataran tinggi. Frekuensi curah hujan dapat menimbulkan berbagai peristiwa ekstrim yang akan berdampak pada kualitas dan kuantitas produksi hasil tani. Curah hujan sangat penting karena merupakan salah satu sumber penyediaan air bagi tanaman. Informasi mengenai curah hujan diperoleh dari data Global Climate Models (GCM). Data GCM berhubungan dengan sistem iklim berskala global sehingga sulit untuk mendapatkan informasi berskala lokal untuk menduga curah hujan. Metode statistical downscaling (SDS) dapat digunakan untuk mengatasi masalah tersebut. Metode SDS adalah salah satu metode untuk menduga curah hujan dengan menghubungkan unsur iklim berskala global yang diperoleh dari data luaran GCM dengan unsur iklim berskala lokal melalui stasiun klimatologi. Permasalahan yang umum terjadi dalam SDS adalah terjadinya multikolinieritas atau korelasi spasial antar grid dalam domain. Salah satu metode yang dapat mengatasi masalah multikolinieritas adalah regresi kontinum (RK) namun masalah dalam RK adalah jumlah pengamatan yang jauh lebih kecil daripada banyaknya peubah prediktor (n≪p) sehingga diperlukan metode pra-pemrosesan dalam bentuk penyeleksian peubah prediktor. Metode penyeleksian peubah yang digunakan adalah metode Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan forward selection. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan SDS menggunakan RK dengan seleksi LASSO untuk pendugaan curah hujan dan membandingkannya dengan model regresi LASSO, RK dengan Analisis Komponen Utama (AKU) dan RK dengan forward selection. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data GCM yang dikeluarkan oleh Climate Forecast System Reanalysis (CFSR). Peubah yang digunakan adalah jumlah curah hujan bulanan (precipitation rate) sebagai peubah prediktor mulai dari Januari 2011 sampai dengan Desember 2019. Domain GCM yang digunakan adalah sejumah grid berbentuk persegi berukuran 9×9 grid (0.5°×0.5° untuk setiap grid) yang terletak pada -5oLS sampai dengan -9oLS dan 105oBT sampai dengan 110oBT. Data curah hujan lokal sebagai peubah respon yang dikeluarkan oleh Badan Meterologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) periode Januari 2011 sampai dengan Desember 2019 di provinsi Jawa Barat. Stasiun hujan amatan di Jawa Barat yaitu di stasiun Bandung, stasiun Jatiwangi, stasiun Bogor dan stasiun Citeko. Daerah Jawa Barat memiliki pola curah hujan monsunal yaitu satu kali rata-rata curah hujan bulanan tertinggi dan satu kali rata-rata curah hujan bulanan terendah. Curah hujan tertinggi terjadi pada bulan November hingga April dan terendah terjadi pada bulan Juni hingga Oktober untuk stasiun Bandung dan stasiun Jatiwangi. Curah hujan tertinggi dominan terjadi pada setiap bulan pada stasiun Bogor karena kondisi morfologi kabupaten Bogor sebagian besar berupa dataran tinggi, perbukitan dan pegunungan serta kondisi klimatologinya termasuk iklim tropis sangat basah. Curah hujan tertinggi terjadi pada bulan November hingga April dan curah hujan terendah terjadi pada bulan Mei dan September untuk stasiun Citeko. Metode LASSO dan forward selection digunakan sebagai tahap pra-pemrosesan sebelum dilakukan pemodelan regresi kontinum. Metode ini mampu menyusutkan koefisien penduga tepat nol sehingga dapat melakukan seleksi peubah. Hal ini dapat meningkatkan akurasi dan interpretabilitas model dengan menghilangkan peubah prediktor yang tidak relevan dengan peubah respon. Penyeleksian peubah berdasarkan pemilihan nilai lambda yang optimum (λ_min). Peubah prediktor (p) yang digunakan merupakah hasil penyeleksian dari metode LASSO sehingga terdapat sebanyak h peubah prediktor dengan h<p. Peubah hasil seleksi LASSO digunakan dalam pemodelan regresi kontinum
Keyword: statistical downscaling, LASSO selection, continuum regression

Judul: Karakteritsik kimia dan organoleptik tablet effervescent putih telur bersitarasa lemon dengan konsentrasi effervescent mix yang berbeda
Abstrak: Egg is an animal origin food product which has high nutritional value especially protein. Cholesterol content of eggs is only found in egg yolk, on the other hand albumen does not countain cholesterol at all but high content of protein, so it can be used as a free cholesterol-protein sources. The application of albumen as egg instant drink effervescent tablet can be an alternative of protein source for people who need free-cholesterol diet. It can also become an egg product diversification.
Keyword: