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: Pemodelan Curah Hujan Bulanan dengan Teknik Statistical Downscaling melalui Pemodelan Dua Tahap
Abstrak: Perubahan iklim dan dampaknya terhadap ketersediaan air telah lama menjadi perhatian di bidang hidrologi. Pengelolaan dan perencanaan sumber daya air semakin dibutuhkan dengan menggabungkan pengaruh variasi iklim global dan ketersediaan air untuk memprediksi persediaan air di masa depan. Global circulation models (GCM) menyediakan data simulasi dari parameter iklim pada skala global, tetapi tidak dapat menghasilkan data parameter iklim skala lokal seperti pada pos hujan pengamatan klimatologi. Teknik statistical downscaling (SD) digunakan untuk memprediksi data parameter iklim berskala lokal menggunakan model statistik dengan memanfaatkan parameter-parameter iklim global yang diperoleh dari data luaran GCM, kemudian dihubungkan secara fungsional dengan parameter-parameter iklim lokal seperti curah hujan. Provinsi Jawa Barat adalah salah satu wilayah di Indonesia dengan intensitas curah hujan yang tinggi dan sulit untuk diprediksi. Intensitas curah hujan akan berbeda-beda di setiap waktunya, pada saat musim hujan atau cuaca ekstrim intensitas curah hujan akan cenderung tinggi, begitu juga sebaliknya. Hal ini menandakan adanya kelompok intensitas curah hujan untuk daerah dan waktu tertentu, sehingga model yang dihasilkan untuk setiap kelompok bisa berbeda. penelitian ini melakukan pemodelan dua tahap untuk menduga curah hujan pada 4 pos hujan di Jawa Barat, yaitu Bogor, Bandung, Jatiwangi, dan Citeko. Tahap pemodelan pertama adalah pemodelan klasifikasi menggunakan regresi logistik ordinal untuk menduga kelompok curah hujan lokal berdasarkan kuartilnya yang dihubungkan dengan output GCM. Variabel yang digunakan dalam tahapan ini adalah nilai komponen utama data Climate Forecast System (CFS) dengan kelompok curah hujan lokal berdasarkan kuartilnya.Pemodelan tahap dua dilakukan untuk menduga curah hujan dari masing-masing kelompok curah hujan lokal menggunakan Regresi Komponen Utama (RKU) dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Pemodelan dua tahap menggunakan metode RKU dan RKTP memberikan nilai RMSEP lebih baik dibandingkan pendugaan menggunakan seluruh data untuk stasiun geofisika Bandung, Jatiwangi dan Citeko, sedangkan RMSEP yang dihasilkan untuk pos hujan Bogor lebih besar dibandingkan dengan penggunaan RKU dan RKTP tanpa pengelompokan, sehingga pemodelan 2 tahap menggunakan regresi logistik ordinal belum mampu untuk menduga curah hujan pada pos hujan Bogor.
Keyword: Regresi logistik ordinal, regresi kuadrat terkecil parsial, regresi komponen utama, statistical downscaling

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: