Judul: Ensemble Methods in Statistical Downscaling Modelling Using Tweedie Compound Poisson Gamma LASSO with Bias Correction. Supervised
Abstrak: Model regresi Tweedie Compound Poisson Gamma (TCPG) adalah model statistika dengan peubah respon bersebaran TCPG yang mengasumsikan bahwa terjadinya suatu peristiwa mengikuti sebaran Poisson dan intensitas setiap peristiwa mengikuti sebaran Gamma. Curah hujan merupakan salah satu contoh data bersebaran TCPG karena memiliki komponen diskret (kejadian hujan) dan komponen kontinu (intensitas curah hujan). Penelitian mengenai curah hujan sudah banyak dilakukan dan umumnya menggunakan dua model dan sebaran yang berbeda untuk komponen diskret dan kontinu sehingga perlu dilakukan secara simultan untuk meningkatkan hasil prediksi pemodelan curah hujan di masa yang akan datang. Statistical Downscaling (SD) dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan lokal berdasarkan data Global Circulation Model (GCM). Decadal Climate Prediction Project (DCPP) yang merupakan salah satu GCM berasal dari grid-grid berdekatan dan saling berkorelasi sehingga tidak memenuhi syarat bebas multikolinieritas jika dijadikan peubah penjelas untuk memprediksi curah hujan. DCPP yang juga merupakan data simulasi numerik dari berbagai lembaga iklim dunia memiliki bias terhadap data observasi dan kemampuan prediksi yang beragam sehingga perlu dilakukan pengkoreksian terlebih dahulu dan dikombinasikan dengan teknik ensemble untuk mengurangi kesalahan prediksi dari masing-masing model. Pada penelitian ini, akan dilakukan SD pada empat luaran GCM CMIP6 menggunakan model TCPG-LASSO dengan terlebih dahulu melakukan koreksi bias pada data luaran GCM terhadap data Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) menggunakan metode Empirical Quantil Mapping (EQM). Hasil prediksi curah hujan dari setiap model luaran GCM selanjutnya akan dilakukan proses ensemble stacking dengan random forest sebagai meta-model. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan koreksi bias pada data curah hujan GCM dan membandingkan kinerja model Statistical Downscaling Tweedie Compound Poisson Gamma LASSO (TCPG-LASSO) ensemble dengan dan tanpa koreksi bias serta model tunggal dari setiap GCM. Lokasi yang menjadi objek penelitian adalah Jawa Barat yang diwakili oleh enam stasiun curah hujan, yaitu Stasiun Cibukamanah, Stasiun Krangkeng, Stasiun Kawali, Stasiun Katulampa, Stasiun Cibeureum dan Stasiun Gunung Mas. Data yang digunakan merupakan data bulanan dari Januari 1991 hingga Desember 2020 yang terdiri dari tiga jenis data, yaitu empat data DCPP (CNRM-ESM2, IPSL-CM6A-LR, MIROC6, MPI-ESM1-2-LR) sebagai peubah penjelas, data CHIRPS sebagai pengkoreksi dan data curah hujan observasi sebagai peubah respon. Adapun evaluasi model akan dilakukan menggunakan Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) dan koefisien korelasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa koreksi bias berhasil meningkatkan kinerja model dalam memprediksi curah hujan baik secara keseluruhan maupun berdasarkan jenis dataran jika dilihat berdasarkan model tunggal. Sementara itu, untuk ensemble Stacking-RF, koreksi bias tidak meningkatkan kinerja model baik secara keseluruhan maupun berdasarkan jenis dataran. Perbandingan juga dilakukan untuk melihat kinerja model tunggal dan model ensemble dalam memprediksi curah hujan. Hasil perbandingan baik untuk model sebelum maupun setelah koreksi bias menunjukkan bahwa model ensemble memiliki kinerja yang lebih baik daripada model tunggal karena memiliki RMSEP lebih kecil dan korelasi lebih besar. Kombinasi penggunaan koreksi bias dan model ensemble ini dapat dijadikan rekomendasi saat melakukan SD untuk meningkatkan kemampuan prediksi curah hujan di stasiun dan daerah lainnya., The Tweedie Compound Poisson Gamma (TCPG) regression model is statistical model with a TCPG distribution response variable, which assumes that the occurrence of an event follows a Poisson distribution and the intensity of each event
Keyword: Rainfall, Bias Correction, Stacking, Statistical Downscaling, TCPG-LASSO

Judul: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Gamma Dan Regularisasi Elastic Net Untuk Pendugaan Curah Hujan
Abstrak: Sebaran gamma merupakan salah satu sebaran yang dapat digunakan untuk menduga curah hujan karena memiliki kisaran nilai > 0. Dalam pendugaan curah hujan, adanya topografi dan interaksi antara laut, darat dan atmosfir yang kompleks mempersulit prediksi curah hujan sehingga diperlukan model peramalan curah hujan yang akurat pada skala lokal dengan mempertimbangkan informasi tentang sirkulasi atmosfir global. Informasi secara global ini dapat diperoleh dari luaran General Circulation Model (GCM). Namun pada GCM masih sulit untuk memperoleh langsung informasi berskala lokal. Resolusi GCM terlalu rendah untuk memprediksi perubahan iklim lokal. Statistical Downscaling (SDS) menyusun model hubungan fungsional antara luaran GCM sebagai data berskala global yang digunakan sebagai peubah prediktor, dengan curah hujan lokal sebagai data berskala lokal yang digunakan sebagai peubah respons. Pengembangan model SDS yang telah dilakukan pada penelitian sebelumnya terhadap pendugaan curah hujan, prediktor GCM mengandung multikolinieritas yang tinggi. Beberapa metode yang dapat digunakan dalam pemodelan data yang mengandung multikolinieritas antara lain analisis komponen utama, regularisasi Lasso (L1), regularisasi gulud (L2), dan regularisasi elastic net. Metode regularisasi elastic net merupakan kombinasi dari regularisasi lasso dan gulud, serta dianggap mampu mengatasi kelemahan pada lasso. Penelitian ini menggunakan data curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu pada wilayah ZOM 79 sebagai peubah respons dan data presipitasi bulanan Global Precipitation Climatology Project (GPCP) versi 2.2 pada koordinat 18.75o LS- 1.25o LS dan 101.25o BT– 118.75o BT yang merupakan luaran GCM sebagai peubah predikor. Pada posisi tersebut terdapat 8x8 grid data GCM dengan masing-masing grid berukuran 2.50, sehingga terdapat 64 peubah prediktor. Data yang digunakan adalah selama 33 tahun, yaitu dari tahun 1981- 2013. Penelitian ini menggunakan regularisasi gulud dan regularisasi elastic net untuk mengatasi masalah pada data GCM, sekaligus membandingkan kedua metode tersebut. Pada pendugaan curah hujan ini, peubah dummy kelompok curah hujan juga ditambahkan sebagai prediktor dengan tujuan untuk meningkatkan ketepatan model. Rata-rata nilai RMSEP untuk regularisasi gulud dan elastic net tanpa penambahan peubah dummy sebagai prediktor masing-masing sebesar 145.36 mm/bulan dan 85.80 mm/bulan, serta rata-rata korelasi masing-masing sebesar 0.58 dan 0.68. Sebaliknya, rata-rata nilai RMSEP yang dihasilkan dengan penambahan peubah dummy sebagai prediktor lebih kecil dan rata-rata korelasi lebih besar untuk regularisasi gulud dan elastic net yaitu masing-masing sebesar 66.67 mm/bulan dan 45.98 mm/bulan, serta rata-rata korelasi masing-masing sebesar 0.78 dan 0.82. Dengan demikian penambahan peubah dummy sebagai prediktor memberikan hasil dugaan yang menunjukkan kecenderungan yang mirip dengan pola data aktualnya dibandingkan dengan tanpa penambahan peubah dummy. Metode regularisasi gulud menghasilkan nilai simpangan baku untuk nilai RMSEP dan korelasi masing-masing sebesar 27.55 mm/bulan dan 0.27. Sedangkan metode regularisasi elastic net menghasilkan nilai simpangan baku untuk nilai RMSEP dan korelasi masing-masing sebesar 13.43 mm/bulan dan 0.22. Metode regularisasi elastic net menghasilkan nilai simpangan baku RMSEP dan korelasi yang lebih kecil dibandingkan dengan metode regularisasi gulud, sehingga cenderung lebih konsisten daripada regularisasi gulud.
Keyword: general circulation model, regularisasi elastic net, regularisasi gulud, sebaran gamma, statistical downscaling

Judul: Karakterisasi Mutu dan Identifikasi Komponen Aroma Minyak Pala (Nutmeg oil) Indonesia sebagai Bahan Baku Industri Flavor
Abstrak: Nutmeg oil is an essential oil which obtained by distillation process of the mature and dry nutmeg seed and mace. Nutmeg oil is a used in several industries especially in the flavor industries.
Keyword: