Judul: Prosedur statistika untuk penentuan kerapatan jejaring penakar hujan : Studi kasus untuk Jawa Barat
Abstrak: Data iklim adalah masukan yang sangat penting dalam perencanaan kegiatan pertanian. Kerapatan dan penempatan dari jejaring penakar hujan adalah desain yang sangat penting untuk mengisi derajat keakuratan dari jejaring penakar hujan yang diperlukan. Tujuan yang ingin dicapai adalah menentukan desain dan kerapatan minimum jejaring penakar hujan wilayah. Dalam penelitian ini data curah hujan wilayah Jawa Barat diperoleh dari Badan Meteorologi dan Geofisika Jakarta. Keragaman curah hujan wilayah digambarkan dengan model semivariogram berdasarkan Analisis Komponen Utama dan Analisis Gerombol serta pemilihan kombinasi peubah geografis yang terbaik dalam hal ini long-alt. Konsep jarak yang dipakai adalah jarak Euklidian. Parameter model semivariogram diduga dengan metode iteratif Marquardt. Berdasarkan model semivariogram data dibangkitkan dengan metode Kriging. Penentuan desain kerapatan jejaring penakar hujan berdasarkan uji-t dan pola garis isohyet dari data hasil bangkitan. Analisis gerombol K-rataan membagi wilayah Jawa Barat menjadi lima wilayah. Bentuk model semivariogram didominasi dengan model linier dan spherical. Hasil pengujian dengan uji-t menghasilkan bahwa penggunaan satu stasiun untuk wilayah barat, timur dan tengah untuk setiap selang jarak euklidian sudah memberikan hasil yang relatif hampir sama dengan semua stasiun Sedangkan utara dan selatan menggunakan dua stasiun untuk setiap selang jarak. Selang jarak yang dipakai adalah 2 km. Perbandingan antara garis isohyet hasil reduksi dan semua stasiun hasil pengujian memperlihatkan pola yang hampir sama.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Curah Hujan Bulanan dengan Teknik Statistical Downscaling melalui Pemodelan Dua Tahap
Abstrak: Perubahan iklim dan dampaknya terhadap ketersediaan air telah lama menjadi perhatian di bidang hidrologi. Pengelolaan dan perencanaan sumber daya air semakin dibutuhkan dengan menggabungkan pengaruh variasi iklim global dan ketersediaan air untuk memprediksi persediaan air di masa depan. Global circulation models (GCM) menyediakan data simulasi dari parameter iklim pada skala global, tetapi tidak dapat menghasilkan data parameter iklim skala lokal seperti pada pos hujan pengamatan klimatologi. Teknik statistical downscaling (SD) digunakan untuk memprediksi data parameter iklim berskala lokal menggunakan model statistik dengan memanfaatkan parameter-parameter iklim global yang diperoleh dari data luaran GCM, kemudian dihubungkan secara fungsional dengan parameter-parameter iklim lokal seperti curah hujan. Provinsi Jawa Barat adalah salah satu wilayah di Indonesia dengan intensitas curah hujan yang tinggi dan sulit untuk diprediksi. Intensitas curah hujan akan berbeda-beda di setiap waktunya, pada saat musim hujan atau cuaca ekstrim intensitas curah hujan akan cenderung tinggi, begitu juga sebaliknya. Hal ini menandakan adanya kelompok intensitas curah hujan untuk daerah dan waktu tertentu, sehingga model yang dihasilkan untuk setiap kelompok bisa berbeda. penelitian ini melakukan pemodelan dua tahap untuk menduga curah hujan pada 4 pos hujan di Jawa Barat, yaitu Bogor, Bandung, Jatiwangi, dan Citeko. Tahap pemodelan pertama adalah pemodelan klasifikasi menggunakan regresi logistik ordinal untuk menduga kelompok curah hujan lokal berdasarkan kuartilnya yang dihubungkan dengan output GCM. Variabel yang digunakan dalam tahapan ini adalah nilai komponen utama data Climate Forecast System (CFS) dengan kelompok curah hujan lokal berdasarkan kuartilnya.Pemodelan tahap dua dilakukan untuk menduga curah hujan dari masing-masing kelompok curah hujan lokal menggunakan Regresi Komponen Utama (RKU) dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Pemodelan dua tahap menggunakan metode RKU dan RKTP memberikan nilai RMSEP lebih baik dibandingkan pendugaan menggunakan seluruh data untuk stasiun geofisika Bandung, Jatiwangi dan Citeko, sedangkan RMSEP yang dihasilkan untuk pos hujan Bogor lebih besar dibandingkan dengan penggunaan RKU dan RKTP tanpa pengelompokan, sehingga pemodelan 2 tahap menggunakan regresi logistik ordinal belum mampu untuk menduga curah hujan pada pos hujan Bogor.
Keyword: Regresi logistik ordinal, regresi kuadrat terkecil parsial, regresi komponen utama, statistical downscaling

Judul: Peptides Hydrolysate Derived from Collagen of Snakehead Murrel (Channa striata) Skin Demonstrate Anti-oxidant and Anti-cholesterol Activities.
Abstrak: Anti-cholesterol and anti-oxidant play crucial role to combat cardiovascular disease (CVD) related to formation of arterial plagues from oxidation of cholesterol. In the past decades, research on bioactive peptides demonstrating anti-cholesterol and anti-oxidant activities have been reported as the alternative drugs. In this study, acid soluble collagen was extracted from the skin of snakehead murrel and employed to induce production of collagenase by Bacillus licheniformis F11.4. The collagenases secreted were in turn purified through AKTA Purifier (ion exchange, DEAE column) and used to produce peptides hydrolysate. The purified enzymes were grouped in two distinct collagenase fractions, designated as fraction D and F. Peptides hydrolysate produced by the fraction D was found to demonstrate HMG-CoA inhibitor activity comparable to pravastatin and limited anti-oxidant activity. Meanwhile, peptides hydrolysate generated using the fraction F demonstrated anti-oxidant activity comparable to BHT (2mM), vitamin C (2mM) and vitamin E (2mM), but limited HMG-CoA activity. Combination of the fraction D and F resulted in substantial HMG-CoA inhibition and anti-oxidant activities.
Keyword: Anti-cholesterol, anti-oxidant, bioactive peptide, collagen, collagenase, snakehead murrel