Judul: Development of Spatio-temporal Bayes Regression in Statistical Downscaling Modeling and Its Application for Estimating Extreme Rainfall in West Java
Abstrak: Pada pemodelan curah hujan, daerah yang saling berdekatan memiliki karakteristik curah hujan yang hampir sama, serta pendeteksian perubahan pola hujan memerlukan jangka waktu pengamatan yang panjang. Dengan demikian perkembangan pemodelan curah hujan tidak hanya melibatkan faktor wilayah/dependensi spasial, namun juga melibatkan pengaruh waktu/dependesi temporal. Selain itu, model prediksi curah hujan sangat berkembang dengan memanfaatkan data yang bersumber dari luaran Global Climate Model (GCM) yang melibatkan data berdimensi tinggi, seperti pada pemodelan statistical downscaling (SD). Pengaruh spasial, temporal serta pemanfaatan data berdimensi tinggi pada pemodelan SD untuk prediksi curah hujan merupakan suatu fenomena yang kompleks. Metode Bayes merupakan salah satu solusi dalam merepresentasikan fenomena kompleks tersebut, karena kompleksitas fenomena dapat direpresentasikan dengan merancang struktur hirarki dan penetapan sebaran prior untuk parameternya. Penelitian yang dilakukan merupakan kajian tentang pengembangan regresi spatio-temporal dengan inferensi Bayes berbasis INLA (integrated nested Laplace approximation) pada pemodelan SD yang diaplikasikan untuk menduga curah hujan ekstrem di wilayah Jawa Barat. Pemodelan curah hujan dilakukan berbasis sebaran yang terbagi menjadi tiga kajian utama. Kajian pertama merupakan pemodelan Bayes spatio-temporal non-ekstrem dengan respons berdistribusi normal dan melibatkan peubah penjelas GCM yang telah direduksi dimensinya menggunakan analisis komponen utama (AKU). Kajian kedua adalah pemodelan Bayes spatio-temporal ekstrem yang mengombinasikan tiga sebaran, yaitu sebaran gamma untuk pemodelan curah hujan rata-rata, Bernoulli untuk mengidentifikasi curah hujan yang melewati ambang batas u, dan generalized pareto (GP) untuk pemodelan curah hujan ekstrem. Kajian ketiga merupakan pengembangan dari kajian kedua dengan menambahkan peubah penjelas GCM seperti yang telah digunakan pada kajian pertama. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data riil, yaitu data curah hujan bulanan (dalam milimeter) sebagai respons dari 57 pos hujan di wilayah Jawa Barat pada periode 1981 - 2017. Data luaran GCM adalah data presipitasi bulanan versi model CFSR dengan ukuran grid 2.5o x 2.5o pada domain 5 x 8 grid. Model Bayes spatio-temporal yang diusulkan merupakan penjumlahan dari komponen acak spasial dan temporal yang diasumsikan saling terpisah. Pengaruh acak spasial diasumsikan mengikuti fungsi kovarian Matérn. Pengaruh acak temporal diasumsikan memiliki sebaran normal yang mengikuti sifat jalan acak (RW) orde 2. Pada pemodelan Bayes spatio-temporal ekstrem, penentuan nilai ambang batas u sangat berpengaruh untuk menyeimbangkan bias dan ragam penduga. Sedangkan penentuan nilai parameter indeks ekor ξ pada sebaran GP sangat berpengaruh pada penentuan sampel curah hujan ekstrem. Dalam penelitian ini, penentuan nilai u menggunakan konsep measure of surprise (MoS) dan penentuan ξ dengan menetapkan suatu sebaran prior menggunakan penalized complexity (PC) prior. Inferensi yang digunakan adalah INLA dengan menerapkan aproksimasi Laplace yang tersarang pada penentuan sebaran posterior parameter dan hiperparameter. Kriteria kebaikan model menggunakan nilai RMSEP dan korelasi pada nilai dugaan kuantil 0.65, 0.80, 0.95 dan 0.975. Dependensi spasial dengan kovarian Matérn mampu menduga curah hujan untuk pos hujan yang terobservasi dengan baik, hal ini ditunjukkan oleh nilai komponen acak spasial yang signifikan. Teknik MoS yang digunakan menghasilkan nilai ambang batas curah hujan ekstrem yang mampu menyeimbangkan bias dan ragam penduga yang ditunjukkan pada komponen acak temporal yang signifikan. Dependensi temporal mengikuti RW orde 2 mampu mengidentifikasi pola curah hujan rata-rata dan curah hujan ekstrem pada musim hujan dan kemarau. Penggunaan PC prior pada
Keyword: Bayes spatio-temporal, INLA, statistical downscaling, monthly extreme rainfall, penalized complexity prior

Judul: Development of Spatio-Temporal Conditional Auto-Regressive Models to Estimate Extreme Rainfall in West Java
Abstrak: Curah hujan ekstrim merupakan aspek yang penting untuk dikaji akibat dampaknya merugikan. Kendala yang ada adalah belum tentu ada nilai ekstrim di setiap lokasi, sehingga diperlukan suatu pewilayahan yang dapat menjelaskan secara khusus mengenai curah hujan ekstrim baik dari segi dependensi lokasi, dependensi waktu, serta pola hujan ekstrim secara temporal maupun spasial. Permasalahan ini menjadi landasan tujuan penelitian, yaitu membangun suatu zonasi khusus curah hujan ekstrim di wilayah Jawa Barat. Kemudian mengidentifikasi pola curah hujan ekstrim menggunakan extremogram, serta mengembangkan model spatio-temporal untuk curah hujan ekstrim. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan bulanan dari 69 stasiun hujan BMKG dengan periode tahun 1981 – 2012. Peubah yang digunakan adalah curah hujan dalam bulanan, koordinat stasiun, serta ketinggian di atas permukaan laut. Wilayah yang dipilih adalah Jawa Barat dan DKI Jakarta, karena daerah lumbung padi nasional serta pusat perekonomian di Indonesia. Kajian pertama adalah membuat zona curah hujan ekstrim. Tahapan pertama mengidentifikasi nilai ekstrim menggunakan BM, kemudian menentukan dependensi spasial ekstrim melalui plot F-madogram. Setelah itu dilakukan pendugaan parameter GEV melalui metode copula. Selanjutnya membuat plot kontur untuk menentukan garis batas zona melalui metode regresi Loess, regresi spline, Kriging, dan thin-plate spline. Tahapan terakhir adalah uji kesesuaian kelompok pewilayahan menggunakan GVF dan TAI. Kata kunci: AAPE, Bayes hirarki, CAR, copula, DIC, F-madogram, GEV, INLA, Kriging, RMSEP, Spatio-temporal, thin-plate spline.
Keyword: 

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: