Judul: Statistical Downscaling Modeling using Combine Clusterwise Regression to Daily Rainfal Prediction
Abstrak: Indonesia merupakan negara maritim dan mempunyai iklim tropis dengan sebagian besar penduduk Indonesia bekerja di sektor pertanian. Informasi tentang curah hujan sangat berguna bagi para petani untuk menentukan waktu tanam dan jenis tanaman, sehingga hasil pertanian yang diperoleh menjadi optimal. Informasi curah hujan juga digunakan dalam memprediksi curah hujan, akan tetapi topografi dan atmosfir yang kompleks mempersulit prediksi curah hujan di wilayah Indonesia. Metode Statistical Downscaling (SD) merupakan teknik analisis statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan. Metode SD menggambarkan hubungan data curah hujan berskala lokal sebagai peubah respon dengan data berskala global GCM sebagai peubah prediktor. Data GCM berukuran 6×6 grid berpotensi mengandung multikolinearitas. Multikolinearitas dapat diatasi dengan teknik pereduksian dimensi, seleksi peubah atau penyusutan koefisien. Regresi gerombol merupakan metode analisis yang dilakukan untuk mengelompokkan curah hujan. Pengelompokan dilakukan untuk meminimumkan keragaman yang terjadi pada data curah hujan. Penelitian metode SD dengan regresi gerombol dalam pendugaan curah hujan telah dilakukan sebelumnya. Metode yang digunakan antara lain regresi gerombol sebaran Gamma, regresi gerombol sebaran Tweedie, dan regresi gerombol yang dibandingkan dengan metode Regresi Komponen Utama (RKU) dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Hasil dari penelitian tersebut regresi gerombol menghasilkan nilai Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) yang terkecil. Penelitian yang dilakukan merupakan kajian lanjutan regresi gerombol dengan model yang berbeda-beda di setiap gerombol selanjutnya disebut combine cluster model. Penelitian ini terbagi ke dalam dua kajian yaitu kajian simulasi dan kajian penerapan. Pada kajian pertama yaitu simulasi regresi gerombol dengan kombinasi model Principal Component Regression (PCR), Elastic-net Regression, dan Support Vector Regression (SVR). Kajian kedua yaitu penerapan regresi gerombol pada data curah hujan harian pada empat pos hujan di Jawa Barat, yaitu Bogor, Bandung, Citeko, dan Jatiwangi dari tahun 2010 hingga 2019. Pada tahapan simulasi regresi gerombol menggunakan dua kelompok. Hal ini dilakukan untuk melihat kemampuan regresi gerombol dalam mengelompokkan data sesuai dengan model asalnya. Simulasi dua kelompok memiliki tiga skenario dengan model (PCR dan Elastic-net), (PCR dan SVR), dan (Elastic-net dan SVR). Struktur korelasi pada data simulasi masing-masing peubah prediktor berkisar 0,8 sampai 0,9 yang artinya memiliki korelasi tinggi. Hasil simulasi menunjukkan regresi gerombol dengan kombinasi model di setiap kelompok tersebut mampu membentuk gerombol dengan tepat dan sesuai dengan karakteristik data sebenarnya. Penerapan regresi gerombol pada curah hujan harian di pos hujan Bogor, Bandung, Citeko, dan Jatiwangi dilakukan pemodelan tanpa penggerombolan (PCR, Elastic-net, dan SVR) dan penggerombolan Regresi gerombol memberikan nilai RMSEP lebih kecil dibandingkan dengan tanpa penggerombolan. Pendugaan pada regresi gerombol menggunakan dua dan tiga gerombol. Hasil menunjukkan tiga gerombol memberikan nilai RMSEP lebih baik dari dua gerombol. Model terbaik untuk masing-masing pos hujan memiliki kombinasi model yang berbeda-beda untuk setiap gerombolnya. Pos hujan Bandung memiliki model terbaik yaitu satu kelompok model Elastic-net dan dua kelompok model SVR. Model terbaik pos hujan Bogor terdiri dari model Elastic-net di setiap kelompok. Pos hujan Citeko memiliki model terbaik yaitu dua kelompok model Elastic-net dan satu kelompok model SVR. Pos hujan Jatiwangi memiliki model terbaik yaitu dua kelompok model PCR dan satu kelompok model SVR.
Keyword: Clusterwise, Combine Cluster Model, Elastic-net, Principal Component Regression, Statistical Downscaling, Support Vector Regression

Judul: Pengembangan Prediksi Regresi Gerombol Sebaran Gamma pada Statistical Downscaling Untuk Pendugaan Curah Hujan Harian (Aplikasi pada Curah Hujan Harian di Beberapa Stasiun di Jawa Barat periode 2010 – 2019)
Abstrak: Letak geografis Indonesia dilalui hembusan angin muson (monsoon) menjadikan Indonesia memiliki dua musim yaitu musim kemarau dan musim penghujan. Iklim tropis dan kelembapan udara tinggi membuat musim penghujan dapat berlangsung lebih lama dibanding musim kemarau. Informasi mengenai curah hujan sangat penting untuk diketahui terutama dalam bidang pertanian yang produktivitasnya bergantung pada cuaca dan ketersediaan air. Metode Statistical downscaling (SD) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pendugaan curah hujan. Metode ini membuat Informasi data berskala global GCM sebagai peubah prediktor diproyeksikan terhadap informasi skala lokal sebagai peubah respon. Peubah prediktor mempunyai korelasi tinggi antar peubah dan menyebabkan adanya multikolinearitas. Teknik pereduksian dimensi atau seleksi peubah dapat digunakan untuk mengatasinya. Penelitian mengenai pendugaan curah hujan menggunakan metode SD dengan regresi gerombol telah dilakukan sebelumnya. Metode yang digunakan antara lain regresi gerombol dengan peubah dummy, regresi gerombol yang dibandingkan dengan metode Regresi Komponen Utama (RKU) dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) dan regresi gerombol sebaran Gamma. Hasil dari penelitian tersebut regresi gerombol menghasilkan Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) yang lebih kecil jika dibandingkan dengan RKU dan RKTP. Selain itu, pada regresi gerombol sebaran Gamma terbukti mampu memodelkan data curah hujan dengan baik, namun belum mampu menghasilkan nilai dugaan curah hujan. Penelitian yang dilakukan merupakan kajian lanjutan regresi gerombol sebaran Gamma untuk dapat melakukan dugaan pada data curah hujan. Penelitian ini terbagi kedalam dua kajian. Kajian pertama yaitu simulasi regresi gerombol dengan sebaran Gamma dan sebaran Normal. Kajian kedua yaitu penerapan regresi gerombol pada data curah hujan harian di stasiun Bandung, Bogor, Citeko dan Jatiwangi. Analisis komponen utama terlebih dahulu dilakukan untuk pereduksian data prediktor (GCM) sebagai solusi untuk multikolinearitas. Simulasi regresi gerombol dibagi kedalam simulasi dua kelompok dan tiga kelompok. Hal ini bertujuan untuk melihat kemampuan regresi gerombol mengelompokkan data sesuai sebaran sebenarnya. Simulasi dua kelompok memiliki (3) skenario dengan model Gamma-Gamma (GG), Normal-Normal (NN) dan Gamma-Normal (GN). Simulasi tiga kelompok memiliki (4) skenario dengan model Gamma-Gamma-Gamma (GGG), Normal-Normal-Normal (NNN), Gamma- Normal-Normal (GNN) dan Gamma-Gamma-Normal (GNN). Sebaran Gamma dengan parameter bentuk (ξ) yaitu ξ = 0,5, ξ = 0,85 dan ξ = 15. Hasil simulasi menunjukkan regresi gerombol untuk skenario sebaran Gamma, normal dan campuran tersebut mampu membentuk gerombol dengan tepat dan sesuai dengan karakteristik data sebenarnya. Penerapan regresi gerombol pada curah hujan harian stasiun hujan Bogor, Bandung, Citeko dan Jatiwangi dilakukan pemodelan tanpa gerombol (regresi Gamma) dan dengan penggerombolan sebaran campuran Gamma-Normal. Prediksi data dilakukan dengan pendekatan jarak centroid dan jarak antar amatan. Regresi gerombol memberikan nilai RMSEP lebih kecil jika dibandingkan dengan tanpa pengerombolan. Pendugaan pada regresi gerombol dilakukan sebanyak dua dan tiga gerombol. Hasil menunjukkan tiga gerombol menghasilkan RMSEP lebih baik dari dua gerombol. Model terbaik bagi seluruh stasiun hujan adalah model Gamma-Normal-Normal (GNN) yaitu model dengan satu sebaran Gamma dan dua kelompok Normal. Metode prediksi dengan pendekatan jarak centroid dan jarak antar amatan mempunyai kemampuan yang sama dalam melakukan prediksi data
Keyword: cluster regression, Gamma distribution, General circulation model, principal component analysis, Statistical downscaling

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: