Judul: Model Statistical Downscaling Dengan Domain  Hasil Analisis Variogram
Abstrak: Cuaca, terutama curah hujan, merupakan salah satu topik yang sering menjadi pembicaraan. Pentingnya curah hujan bagi berbagai objek studi membuat banyak penelitian dilakukan untuk mendapatkan ramalan curah hujan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Sekarang ini banyak metode dikembangkan untuk melakukan peramalan curah hujan, di antaranya dengan menggunakan ARIMA dan statistical downscaling. Metode statistical downscaling digunakan untuk meramalkan curah hujan skala lokal dengan menggunakan predictor, peubah bebas, curah hujan dalam skala global. Dalam hal ini, curah hujan skala global direpresentasikan oleh data General Circulation Models (GCM). Teknik yang sering digunakan dalam statistical downscaling adalah Regresi Komponen Utama (RKU) dengan data grid GCM sebagai domain (peubah bebas) dan data curah hujan skala lokal sebagai predictant (peubah tak bebas). Data grid di posisi mana dan seberapa luas grid GCM yang digunakan sebagai domain dalam statistical downscaling belum banyak dibahas. Penentuan domain menjadi pokok permasalahan dalam penelitian kali ini. Peubah tak bebas yang digunakan pada penelitian ini adalah curah hujan Stasiun Sukadana yang berada pada posisi 6.6 LS dan 108.3 BT. Domain yang digunakan dalam penelitian ini ada empat macam. Domain yang digunakan sebagai peubah bebasnya adalah data grid GCM berukuran 6x6 di sekitar Stasiun Sukadana pada posisi 1.4 LU -12.6 LS dan 101.3 BT -115.3 BT, grid GCM berukuran 8x8 di sekitar Stasiun Sukadana pada posisi 4.19 LU -15.3 LS dan 98.4 BT- 118.1 BT , serta wilayah Indonesia pada posisi 6 LU -11 LS dan 95 BT-141 BT. Domain hasil analisis variogram yang didapat merupakan grid berukuran 19x19 pada posisi 12.6 LU-37.7 LS dan 104.1 BT-154.7 BT dengan titik pusatnya adalah grid yang memiliki korelasi tertinggi dengan curah hujan Stasiun Sukadana. Penelitian ini menunjukkan bahwa model dengan domain hasil analisis variogram dan model tanpa analisis variogram memberikan hasil yang relatif sama.
Keyword: 

Judul: Penentuan Domain untuk Teknik Statistical Downscaling
Abstrak: Statistical Downscaling (SD) merupakan teknik yang dapat menangani permasalahan rendahnya akurasi prediksi curah hujan dengan menggunakan luaran Global Circulation Model (GCM). Teknik SD membutuhkan suatu domain (X) yang akan dihubungkan dengan data pada suatu stasiun cuaca (Y). Domain berisi peubah-peubah curah hujan dari data GCM. Semakin besar domain dan semakin banyak peubah akan menimbulkan permasalahan statistik dalam pemodelan, terutama bila data historisnya tidak lebih banyak dari besar domain dan jumlah peubah (Wigena 2006). Ketepatan pemilihan domain, baik luasan maupun lokasinya, akan menghasilkan pendugaan curah hujan yang lebih akurat. Dengan demikian diperlukan suatu metode untuk memperoleh domain optimum. Penentuan domain berukuran 8x8 grid dilakukan dengan tiga cara yaitu : (1) domain dengan posisi di atas stasiun (DPA), (2) domain dengan rataan korelasi terbesar antara gugus peubah curah hujan dari GCM dengan peubah curah hujan di stasiun (DKT), (3) domain dengan korelasi peubah Xp dengan peubah curah hujan di stasiun terbesar (DKX). Domain yang terpilih selanjutnya dianalisis dengan menggunakan metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) satu respon dan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) antara peubah Xp dengan peubah Y. Stasiun klimatologi yang dilibatkan pada penelitian ini antara lain stasiun Sukadana, stasiun Kerangkeng dan stasiun Hasanudin. Hasil penelitian ini menunjukkan diantara ketiga cara penentuan domain, penentuan domain dengan kriteria DPA memberikan hasil yang lebih baik untuk prediksi curah hujan. DPA juga memiliki keunggulan yaitu logis dan efisien. Selain DPA kriteria DKX juga dapat dijadikan alternatif dalam menentukan posisi domain. DKX memberikan hasil yang cukup baik dan logis namun membutuhkan waktu dalam pengerjaannya. Penentuan domain dengan kriteria DKT masih belum cukup baik karena posisi domain yang kurang logis dan hasil validasi yang tidak konstan pada tiap stasiun. Berdasarkan nilai RMSEP dan korelasi, pemodelan dengan RKTP dapat memberikan hasil pendugaan curah hujan yang lebih baik daripada Model MKT.
Keyword: 

Judul: Peptides Hydrolysate Derived from Collagen of Snakehead Murrel (Channa striata) Skin Demonstrate Anti-oxidant and Anti-cholesterol Activities.
Abstrak: Anti-cholesterol and anti-oxidant play crucial role to combat cardiovascular disease (CVD) related to formation of arterial plagues from oxidation of cholesterol. In the past decades, research on bioactive peptides demonstrating anti-cholesterol and anti-oxidant activities have been reported as the alternative drugs. In this study, acid soluble collagen was extracted from the skin of snakehead murrel and employed to induce production of collagenase by Bacillus licheniformis F11.4. The collagenases secreted were in turn purified through AKTA Purifier (ion exchange, DEAE column) and used to produce peptides hydrolysate. The purified enzymes were grouped in two distinct collagenase fractions, designated as fraction D and F. Peptides hydrolysate produced by the fraction D was found to demonstrate HMG-CoA inhibitor activity comparable to pravastatin and limited anti-oxidant activity. Meanwhile, peptides hydrolysate generated using the fraction F demonstrated anti-oxidant activity comparable to BHT (2mM), vitamin C (2mM) and vitamin E (2mM), but limited HMG-CoA activity. Combination of the fraction D and F resulted in substantial HMG-CoA inhibition and anti-oxidant activities.
Keyword: Anti-cholesterol, anti-oxidant, bioactive peptide, collagen, collagenase, snakehead murrel