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: Pengembangan Regresi Gerombol dengan Sebaran Gamma untuk Pendugaan Curah Hujan Harian pada Statistical Downscaling.
Abstrak: Statistical downscaling (SD) merupakan suatu teknik yang membentuk model statistika untuk menyatakan hubungan fungsional antara peubah-peubah prediktor dalam hal ini data luaran global climate model (GCM) dengan peubah respon lokal yaitu data curah hujan harian. Pada penelitian ini peubah prediktor yang digunakan adalah data presipitasi harian climate forecast system reanalysis (CFSR) dengan ukuran grid 0.5º×0.5º dalam domain 6×6 grid sehingga menghasilkan peubah prediktor sebanyak 36. Peubah-peubah prediktor tersebut mempunyai korelasi yang tinggi antar peubah sehingga terjadi multikolinearitas. Multikolinearitas pada penelitian ini diatasi dengan teknik analisis komponen utama (AKU). AKU melakukan pereduksian dimensi atau melakukan proyeksi peubah-peubah prediktor awal berdimensi besar menjadi sejumlah peubah baru berdimensi kecil yang disebut komponen utama. Curah hujan sebagai peubah respon dapat didekati dengan sebaran Gamma karena curah hujan harian bernilai positif dan menjulur ke kanan. Selain itu, data curah hujan harian dan data GCM mempunyai keragaman yang sangat besar sehingga diperlukan pengelompokan untuk mereduksi keragaman tersebut. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pengembangan regresi gerombol untuk mengelompokkan data dan memperoleh model regresi terbaik di setiap gerombol. Penelitian ini dibagi ke dalam dua kajian yaitu kajian simulasi pengembangan regresi gerombol dan kajian aplikasi regresi gerombol untuk pendugaan curah hujan harian pada pos hujan Bogor, Bandung, Citeko dan Jatiwangi. Simulasi dilakukan untuk mengetahui kemampuan regresi gerombol dalam mengelompokkan data berdasarkan data bangkitan yang mempunyai karakteristik tertentu. Tiga skenario dilakukan dalam simulasi, yaitu skenario berdasarkan sebaran respon mempunyai sebaran gamma yang berbeda, sebaran respon mempunyai sebaran normal yang berbeda, dan sebaran respon mempunyai sebaran Gamma dan normal dalam suatu data set respon. Skenario respon dengan sebaran gamma mempunyai tiga skenario parameter bentuk (ξ) yaitu ξ = 0.5 dengan ξ = 0.5, ξ = 100 dengan ξ = 100, dan ξ = 0.5 dengan ξ = 100 dengan parameter β = 0.5 dan β = 0.75. Skenario respon dengan sebaran normal menggunakan parameter β = 4 dan β = 6 dengan galat menyebar normal (e ~ Normal (0, 1)) sedangkan skenario respon dengan sebaran campuran menggunakan parameter β = 4 untuk sebaran normal dan parameter β = 0.5 untuk sebaran Gamma dengan parameter bentuk ξ = 100. Teknik regresi gerombol untuk skenario data respon sebaran Gamma, normal dan campuran tersebut mampu membentuk gerombol dengan tepat dan model regresi yang sesuai dengan karakteristik data yang dibangkitkan. Kajian aplikasi regresi gerombol pada Pos Hujan Bogor, Bandung, Citeko dan Jatiwangi dilakukan pemodelan tanpa penggerombolan dengan regresi Gamma dan regresi gerombol dengan sebaran campuran yaitu Gamma dan normal. Teknik regresi gerombol memberikan nilai RMSE lebih kecil dibandingkan regresi tanpa penggerombolan. Pendugaan banyaknya gerombol dilakukan sebanyak dua, tiga, dan empat gerombol. Hasil yang diperoleh menunjukkan regresi gerombol dengan empat gerombol memberikan hasil pendugaan yang lebih baik dengan RMSE terkecil dibandingkan dua atau tiga gerombol. Regresi gerombol terbaik tersebut terdiri dari dua gerombol dengan model regresi linear dan dua gerombol dengan model regresi Gamma. Teknik ini mampu membuat gerombol dan model terbaik pada data curah hujan harian.
Keyword: Regresi gerombol, RMSE, Sebaran Gamma, Statistical downscaling

Judul: Definisi Kalsium Dan Fosfor Pada Sapi
Abstrak: Kalsium dan fosfor mempunyai peranan penting dalam beberapa proses faali tubuh. Fungsi utama kalsium adalah mengatur iri tabilitas neuromuskuler, kontraksi otot, pembekuan darah, kofaktor beberapa sistim enzim dan sebagai komponen penting dalam pembentukan tulang (Rechcigl, 1978). Fosfor adalah komponen utama ikatan energi tinggi yaitu ATP (Adenosin Tri Phosphate), merupakan komponen nukleoprotein, mengatur pH isi rumen dan sebagai sumber multiplikasi flora dan fauna rumen (Payne, 1977).
Keyword: