Judul: Statistical Downscaling dengan Model Aditif Terampat untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim
Abstrak: Perubahan iklim global dapat meningkatkan kejadian curah hujan ekstrim. Curah hujan ekstrim adalah kondisi curah hujan di atas atau di bawah rata-rata kondisi normalnya. Curah hujan ekstrim, secara garis besar dapat dibedakan menjadi curah hujan ekstrim basah yang berdampak kebanjiran dan curah hujan ekstrim kering yang berdampak kekeringan. Analisis yang mengkaji kejadian-kejadian ekstrim dibutuhkan untuk memperkecil dampak buruk karena adanya kejadian curah hujan ekstrim tersebut. Model-model dalam menganalisis curah hujan sudah banyak diterapkan di antaranya global circulation model (GCM). Skala spasial yang digunakan dalam GCM masih bersifat global. Data ini tentu saja tidak dapat menjelaskan variabilitas dalam skala lokal yang lebih detail. Teknik untuk menurunkan ukuran skala spasialnya salah satunya dengan menggunakan statistical downscaling (SD). SD merupakan suatu teknik yang menggunakan model statistika untuk mengetahui hubungan antara suatu data yang berskala global dengan data yang berskala lokal. Karakteristik data GCM yang bersifat nonlinear dan berdimensi besar mengakibatkan kesulitan dalam analisis, terlebih lagi jika peubah penjelasnya semakin banyak. Permasalahan ini dapat diatasi dengan suatu metode alternatif yang lebih fleksibel terhadap asumsi yang disebut metode nonparametrik. Dalam penelitian ini, metode nonparametrik yang digunakan adalah model aditif terampat yang merupakan perluasan dari model aditif dan didasarkan pada model regresi linear dengan memodelkan peubah respon sebagai kombinasi aditif dari hubungan fungsional peubah penjelas yang tidak memerlukan adanya asumsi mengenai distribusi sisaan. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa dugaan curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu dengan menggunakan model statistical downscaling berbasis model aditif terampat yang dihasilkan menunjukkan kecenderungan yang mirip dengan pola data aktualnya dengan nilai RMSE dan RMSEP berturut-turut sebesar 67.676 dan 40.113. Pendugaan curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu tiga tahun ke depan memberikan hasil dugaan terbaik dari semua periode analisis yang digunakan dengan nilai korelasi sebesar 0.787.
Keyword: curah hujan ekstrim, global circulation model, statistical downscaling, model aditif terampat

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Menggunakan Lasso Untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim
Abstrak: Curah hujan ekstrim yang sering terjadi di Indonesia menimbulkan berbagai dampak negatif, diantaranya yang berkaitan dengan bidang pertanian. Tanaman padi merupakan tanaman yang rentan terhadap kejadian ekstrim yaitu El-Nino dan La-Nina. Oleh karena itu pemodelan curah hujan diperlukan untuk meminimumkan dampak yang terjadi. Model-model untuk menganalisa curah hujan sudah banyak diterapkan di antaranya global circulation model (GCM). Data luaran GCM adalah data hasil simulasi komputer yang memanfaatkan kaidah fisika, kondisi lautan, dan perubahan iklim pada atmosfer bumi dan dapat merepresentasikan unsur – unsur iklim pada masa lampau, saat ini dan di masa yang akan datang. Data luaran GCM masih berskala global, sehingga akan sulit untuk menjelaskan keragaman dalam skala lokal yang lebih rinci. Hal ini berdampak pada rendahnya tingkat akurasi prediksi curah hujan yang dihasilkan. Statistical Downscaling (SD) diyakini dapat menangani permasalahan tersebut. Metode ini menghubungkan antara data luaran GCM dan curah hujan untuk menduga perubahan pada skala lokal dengan menggunakan metode regresi. Regresi kuantil merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis pola terjadinya curah hujan ekstrim. Regresi kuantil dapat mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas atau bawah ekor sebaran. Kelebihan lain dari regresi kuantil adalah sangat efisien jika sisaan tidak menyebar normal dan kekar terhadap adanya pencilan. Data luaran GCM yang memiliki multikolinearitas tidak dapat langsung diterapkan dalam model SD. Metode-metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas dalam SD antara lain metode analisis komponen utama (AKU), metode shrinkage seperti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan ridge. Metode AKU paling sering digunakan dalam mereduksi dimensi data luaran GCM dan menangani masalah multikolinearitas. Metode shringkage selain dapat menghilangkan multikolinearitas juga dapat meminimumkan ragam penduga parameter dari model regresi. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu dengan pendekatan SD menggunakan metode regresi kuantil dengan LASSO dan AKU serta memilih model SD terbaik dari kedua metode yang digunakan tersebut. Peubah respon yang digunakan adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diperoleh dari 11 stasiun klimatologi di Kabupaten Indramayu pada tahun 1979-2008. Peubah prediktor (GCM) yang digunakan adalah data curah hujan bulanan Climate Model Intercomparison Project (CMIP5) yang dikeluarkan oleh KNMI, Belanda pada tahun 1979 sampai dengan 2008 dengan posisi wilayah –18.75o – 1.25oLS dan 101.25o – 116.25oBT. Analisis data yang dilakukan meliputi pemodelan regresi kuantil dengan penalti LASSO dan pemodelan regresi kuantil dengan AKU. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dugaan curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu dengan model SD menggunakan regresi kuantil dengan LASSO menghasilkan prediksi yang lebih konsisten terhadap berbagai selang waktu dugaan dibandingkan model yang menggunakan metode AKU. Model terbaik yang diperoleh berasal dari model yang dibangun oleh regresi kuantil dengan metode LASSO pada grid 6×6 yaitu model regresi kuantil linear. Model ini memiliki nilai quantile verification skill score (QVSS) paling tinggi dan nilai root mean square error of prediction (RMSEP) paling rendah diantara model-model yang lain. RMSEP model SD dengan LASSO pada grid 6×6 lebih rendah dibandingkan dengan model pada grid 8×8, sedangkan pada model AKU kedua grid memiliki nilai RMSEP yang hampir sama. Pendugaan curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu untuk satu tahun
Keyword: curah hujan ekstrim, global circulation model, LASSO, regresi kuantil, statistical downscaling

Judul: Mitochondrial DNA Gene Organization and Phylogenetic Relationship of Naja siamensis
Abstrak: Naja siamensis is one of Asiatic cobra in the Family of Elapidae, known as a cryptic snake. It has many morphological variations that lead to misidentification. Misidentification can cause the wrong concept in developing antivenom types due to high snakebite cases occur in Thailand. Thus, an accurate species identification using a molecular approach is crucially required. Mitochondrial DNA has been used widely in snake molecular studies. These studies were aimed to determine the arrangement of the N. siamensis partial mitochondrial genes using reptile-oriented primers and to reveal the phylogenetic relationship among other species of Asian cobra. DNA extraction was carried out based on the standard DNA salting-out protocol and was conducted by bioinformatics analysis using BLASTn and MEGA 6 software. Gene annotation was performed against N. kaouthia complete genome. A total of 3121 bp of N. siamensis mtDNA genes were sequenced consisting of partial of six regions: 16S rRNA, ND1, tRNA-Ile, CRII region, tRNA-Leu, tRNA-Gln, and COI genes. The mtDNA gene organization of N. siamensis was predicted to has a similar pattern with the common Elapidae mtDNA gene organization. This study showed that there is a monophyletic form in Naja genus and N. kaouthia is the closest species with N. siamensis based on partial 16S rRNA and ND1 gene.
Keyword: 16S rRNA, Elapidae, ND1, phylogenetic relationship