Judul: Rainfall Prediction with Ridge Regression and LASSO Regression Based on TRMM (Case Study: Rainfall in Indramayu)
Abstrak: Curah hujan tidak mudah untuk diprediksi. Salah satu tujuan prediksi ini adalah melengkapi data hilang yang terjadi saat pengamatan. Data presipitasi dari satelit, Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), digunakan untuk tujuan tersebut. Seringkali data dari titik koordinat TRMM terdekat ataupun rataan dari beberapa titik koordinat TRMM sekitarnya digunakan untuk mengisi data pengamatan yang hilang. Metode regresi LASSO dan regresi gulud digunakan untuk pendugaan data amatan curah hujan yang hilang dan bebas dari multikolinearitas. hasilnya menunjukkan bahwa nilai RMSEP pemodelan sebesar 63.110 untuk regresi gulud dan 64.307 untuk regresi LASSO. Hasil tersebut masih lebih besar daripada hasil metode regresi linier berganda dengan RMSEP pemodelan sebesar 60.511. Namun setelah menambahkan peubah boneka bulan pada metode regresi gulud dan regresi LASSO nilai RMSEP pemodelan adalah berturut-turut sebesar 57.216 dan 56.044.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, LASSO, Rainfall, Ridge regression, TRMM, Pendugaan data amatan, Data yang hilang, Data satelit

Judul: Aplikasi Teknik Group Lasso pada Pemodelan Statistical Downscaling untuk Pendugaan Curah Hujan Bulanan (Studi Kasus Curah Hujan pada 11 Pos Hujan di Kabupaten Indramayu).
Abstrak: Produktivitas bidang pertanian khususnya padi sangat tergantung dari unsur iklim yaitu curah hujan. Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim di daerah tropis yang memiliki variasi tinggi sehingga sulit untuk dilakukan pendugaan. Pendugaan curah hujan penting dilakukan untuk meningkatkan produktivitas padi di Indonesia. Provinsi Jawa Barat merupakan salah satu produsen padi terbesar di Indonesia. Produksi padi di Jawa Barat pada tahun 2014, mencapai ± 11 juta ton gabah kering giling (GKG), mengalami penurunan sebesar 3.7% dibanding tahun 2013. Kabupaten Indramayu merupakan salah satu kabupaten di Jawa Barat yang memiliki luas panen padi sebesar 225983 Ha. Hal ini menjadikan Indramayu sebagai kabupaten dengan luas panen padi terluas di Jawa Barat. Metode pendugaan curah hujan telah banyak dilakukan, salah satunya dengan teknik pemodelan Statistical Downscaling (SDs). Pemodelan SDs merupakan salah satu penerapan pemodelan dengan kondisi kovariat yang umumnya banyak dan tidak saling bebas. Permasalahan yang akan dihadapi adalah masalah ill-conditional data dalam hal ini multikolinieritas dan korelasi tinggi antar peubah. Kasus data berkorelasi tinggi menyebabkan penduga koefisien regresi linier yang diperoleh memiliki ragam yang besar. Masalah data berkorelasi tinggi pada regresi linier tidak dapat ditangani secara langsung oleh metode kuadrat terkecil. Solusi masalah ini, dapat menggunakan seleksi peubah dan penyusutan dalam menduga model. Teknik seleksi subset (seperti best subsets, forward selection, backward elimination, stepwise), shrinkage (seperti lasso dan regresi gulud), dan transformasi dimensi (seperti PCA dan PLS). Teknik least absolute shrinkage and selection operator (lasso) mengubah penalti dalam regresi gulud dengan norm L1 (regularisasi L1). Kelemahan teknik lasso adalah masih mungkin menghilangkan beberapa kovariat penting yang memiliki korelasi tinggi. Teknik group lasso merupakan perluasan dari lasso dan diduga dapat mengatasi hal tersebut. Oleh karena itu, penting untuk dipelajari karakteristik group lasso dalam kasus data berkorelasi tinggi dengan menggunakan data simulasi. Selanjutnya, digunakan dalam pemodelan SDs untuk pendugaan curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu dan sekitarnya. Kajian dilakukan dengan membuat simulasi untuk mempelajari karakteristik group lasso. Hasil simulasi menunjukkan group lasso dan lasso memberikan suatu alternatif bagi penyeleksian peubah dan pendugaan koefisien regresi pada kovariat berkorelasi tinggi. Teknik group lasso lebih baik dibanding mkt dan lasso pada saat terdapat kelompok �� dan dalam satu kelompok, ���� ≥ 1 semua atau ���� < 1 semua atau ���� = 0 semua. Pada kasus yang lainnya group lasso relatif sama baik dibanding lasso dan MKT dan dapat dijadikan sebagai alternatif pilihan. Selanjutnya, teknik group lasso dan lasso digunakan dalam pemodelan SDs untuk pendugaan curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu dan sekitarnya. Hasil analisis menunjukkan group lasso dan lasso memberikan suatu alternatif bagi pemodelan Statistics Downscaling untuk pendugaan data curah hujan. Secara umum, pemodelan linier tanpa dummy dengan lasso dan group lasso sama-sama dapat dipertimbangkan dalam pemodelan SDs. Tujuh skenario yang diterapkan pada teknik group lasso tanpa dummy, skenario enam dapat dijadikan sebagai alternatif pilihan yang lebih baik dibanding skenario lainnya. Selanjutnya, Pemodelan linier dengan dummy lebih baik dibanding tanpa dummy pada kedua teknik tersebut. Pemodelan linier dengan dummy, menggunakan teknik lasso dan group lasso sama-sama dapat dipertimbangkan dalam pemodelan SDs. Tujuh skenario yang diterapkan pada teknik group lasso dengan dummy, tidak ada skenario yang selalu lebih unggul dibanding
Keyword: 

Judul: Bioelectricity Production from Citrobacter freundii GBH253 and Chlorella pyrenoidosa on Microbial Fuel Cell Anode with Different Carbon Sources
Abstrak: Microbial Fuel Cell (MFC) development has significantly increased from various aspects to get higher and more stable electricity. Developing MFC on microorganism aspect is very important because it plays a crucial role in the MFC system. C. freundii GBH253 is one of the potential exoelectrogen bacterium that could be developed for the MFC system. Integrating C. freundii GBH253 and electricity-producing microalgae, such as C. pyrenoidosa, in the anode of MFC could get more stable and higher electricity. In this study, C. freundii GBH253 and C. pyrenoidosa were coupled to produce electricity from different substrates. C. freundii GBH253 and C. pyrenoidosa were tested on three different media types before being tested on MFC. They were also examined for the co-cultivation test to determine the symbiotic relationship between the two microorganisms. The MFC test was conducted using the Randomized Block Design Factorial and the Tukey test to see significant differences from each treatment. The parameters observed in this study were voltage, power density, Chemical Oxygen Demand (COD), Coulombic Efficiency (CE), pH, and volatile fatty acid (VFA). C. freundii GBH253 cannot grow on microalgae medium, while C. pyrenoidosa could grow on bacterial medium and a mixture of bacterium and microalgae media. The bacterium gained benefit from co-culture with microalgae. In the MFC test, electricity was generated in all treatments, which bacterium + microalgae with acetate treatment could generate power density up to 211,97 mW/m2 and the most stable compared to others. Production of electricity in bacterium-microalgae combination dominated by the bacterium; hence, microalgae still help bacterium by producing electricity and raised the COD value. The pH value of all treatments was higher than the initial pH. Acetate and phenol were VFA produced in all treatments, whereas butyric acid and propionic acid were found in some treatments. Pearson correlation showed that some VFA highly correlated with power density.
Keyword: Chlorella pyrenoidosa, Substrate, Microbial Fuel Cell, Electricity Producing Microalgae, Volatile Fatty Acid, Citrobacter freundii