Judul: Seleksi Peubah Menggunakan Algoritme Genetika pada Data Rancangan Faktorial Pecahan Lewat Jenuh Dua Taraf.
Abstrak: Pada berbagai bidang tertentu, percobaan melibatkan banyak faktor dan terkendala biaya. Pengurangan unit percobaan merupakan salah satu solusi untuk mengurangi biaya percobaan. Namun hal ini dapat menyebabkan unit percobaan yang digunakan lebih sedikit dibandingkan faktor yang diduga. Rancangan percobaan pada kasus tersebut dikenal sebagai rancangan lewat jenuh. Pengaruh faktor pada rancangan ini umumnya diduga dengan metode yang melibatkan seleksi peubah seperti forward selection, regresi bertatar dan regresi berkendala. Algoritme genetika adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk seleksi peubah, khususnya untuk data dimensi tinggi atau rancangan lewat jenuh. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritme genetika untuk seleksi peubah pada rancangan lewat jenuh dua taraf dan membandingkan hasilnya dengan regresi bertatar yang umumnya digunakan untuk rancangan sederhana. Penelitian ini juga melibatkan prinsip-prinsip rancangan faktorial pecahan. Faktor dan interaksi yang terpilih pada model hasil algoritme genetika dan regresi bertatar tidak banyak yang sama di kedua data. Namun pada prinsipnya sama, karena peubahnya berkorelasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model hasil algoritme genetika memiliki AIC dan BIC terkecil, serta seluruh pengaruh utama dan interaksi yang terpilih berpengaruh nyata pada taraf nyata 0.1%. Oleh karenanya, model hasil algoritme genetika lebih dipilih meskipun demikian dari segi waktu komputasi lebih lama dibandingkan model hasil regresi bertatar.
Keyword: algoritme genetika, faktorial pecahan, lewat jenuh, regresi bertatar, seleksi peubah

Judul: Penerapan Algoritma Genetika sebagai Metode Seleksi Peubah Penjelas Berkorelasi Tinggi pada Regresi Linier.
Abstrak: Metode kuadrat terkecil (MKT) adalah metode pendugaan parameter regresi tak bias yang terbaik. Nilai parameter peubah penjelas hasil pendungaan dapat diuji dengan menggunakan statistik uji-t. Adanya multikolinearitas akan mempengaruhi hasil pengujian. Semakin tinggi multikolinearitas dari setiap peubahnya dapat mengakibatkan hasil uji cenderung untuk menyatakan bahwa peubah tersebut tidak berpengaruh. Salah satu solusi untuk masalah ini adalah seleksi peubah penjelas yaitu metode LASSO. Algoritma genetika juga dapat diterapkan sebagai metode seleksi. Algoritma genetika yang digunakan pada penelitian ini ada dua jenis yaitu GA(AIC) dengan kriteria fitness AIC dan GA(BIC) dengan kriteria fitness BIC. Hasil simulasi menunjukkan bahwa GA(AIC) menghasilkan model dengan RMSE yang paling kecil dibandingkan dengan GA(BIC) maupun metode LASSO. Hasil penerapan ketiga metode dengan data aktual menunjukkan LASSO menghasilkan RMSEP yang lebih kecil diantara ketiga algoritma tetapi GA(AIC) dan LASSO cenderung menghasilkan model yang overfitting pada setiap simulasinya.
Keyword: Algoritma Genetika, LASSO, Multikolinearitas, Overfitting, Regresi Linier

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: