Judul: Pendugaan Parameter Metode Koreksi Bias Nonlinear Menggunakan Algoritme Genetika Tujuan Jamak Pada Data Curah Hujan Harian
Abstrak: Bias pada momen statistik dan nilai kuantil dari Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) tinggi selama musim basah di Pulau Jawa. Metode Nonlinear Power Transformation (NL) merupakan metode untuk mengoreksi bias yang paling efektif dalam memperbaiki indikator bias tersebut ketika data observasi tidak dapat didekati dengan distribusi gamma. Metode NL hanya menyesuaikan rata-rata dan ragam, sehingga metode NL tidak dapat menangani bias pada nilai kuantil dengan baik. Penelitian ini menerapkan koreksi bias pada data Satellite-only Climate Hazards Group InfraRed Precipitation (CHIRP), kemudian hasil penelitian dibandingkan dengan CHIRPS. Skema metode NL dengan kondisi tambahan disajikan pada penelitian ini, tujuan yang ingin dicapai adalah mengurangi bias pada nilai kuantil. Multi Objective Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) diterapkan untuk menduga parameter metode NL karena terdapat dua tujuan yang ingin dicapai, yakni untuk mendapatkan perbedaan minimal dari rata-rata dan koefisien varians (KK) CHIRP terkoreksi terhadap data observasi. Selanjutnya, untuk melihat kesesuaian penerapan NSGA-II dengan konsep pareto, Single Objective Genetic Algorithm (SOGA) diterapkan sebagai perbandingan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan metode koreksi bias yang dikemukakan mampu meningkatkan performa data CHIRP, bahkan pada beberapa indikator bias (kuantil satu, kuantil dua, rata-rata dan ragam) hasil koreksi bias memiliki performa yang secara signifikan lebih baik dibandingkan data CHIRPS yang merupakan hasil blending antara data CHIRP dengan data observasi yang disediakan oleh Climate Hazard Group (CHG). Penurunan bias yang terjadi pada indikator bias kuantil satu, kuantil dua, rata-rata, dan ragam masing-masing mencapai 95%, 76%, 96%, dan 100%. Bias pada kuantil tiga hanya mampu ditangani selama musim kering, dengan penurunan bias mencapai 48%. Akan tetapi, bias pada momen ketiga dan keempat tidak dapat ditangani secara robust.Pendugaan parameter NL menggunakan NSGA-II sesuai apabila solusi SOGA menghasilkan nilai fitness rendah, dan penerapan NSGA-II dapat meminimalkan dampak koreksi bias harian pada curah bulanan.
Keyword: NSGA-II, momen statistik, CHIRP, CHIRPS, estimasi satelit, Pulau Jawa

Judul: Pemodelan Koreksi Bias Statistik untuk Prakiraan Curah Hujan untuk Studi Kasus di Pulau Bali
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara beriklim tropis yang secara astronomis terletak antara 6oLU sampai 11oLS dan antara 95oBB sampai 141o BT serta melintasi garis katulistiwa. Curah hujan di wilayah tropis merupakan salah satu unsur iklim yang paling tinggi keragamannya. Curah hujan merupakan unsur iklim yang sangat berpengaruh terhadap sektor pertanian. Keteraturan pola dan distribusi hujan sangat menentukan bagi berlangsungnya aktivitas pertanian. Namun kondisi ini akan mengalami gangguan jika terjadi fenomena iklim ekstrim seperti ekstrim kering (El Nino) dan ekstrim basah (La Nina). Fenomena iklim ekstrim ini dapat menyebabkan pola curah hujan menyimpang dari kondisi normal. Penyimpangan pola curah hujan sebagai akibat dari terjadinya fenomena iklim ekstrim ini sering kali menimbulkan kerugian di bidang pertanian. Curah hujan yang mengalami penurunan akan diikuti oleh peningkatan suhu udara, hal tersebut dapat menyebabkan kegagalan panen akibat kekeringan. Di sisi lain, curah hujan yang tinggi menyebabkan kerusakan tanaman karena kelebihan air atau banjir selain akibat dari meningkatnya serangan hama dan penyakit tanaman. Dalam usaha mengantisipasi akibat buruk tersebut, dibutuhkan informasi mengenai prediksi dari pola curah hujan. Metode yang dapat digunakan untuk memodelkan pola curah hujan adalah metode Statistical Bias Correction. Metode ini digunakan untuk melihat hubungan antara model curah hujan observasi dan model curah hujan prediksi. Melalui hubungan antara kedua model tersebut didapatkan sebuah informasi bias curah hujan dalam bentuk nilai transfer yang berguna untuk memperbaiki distribusi bias dari model prediksi yang akan datang sebagai model prediksi baru dengan pendekatan quantile mapping. Pendekatan ini digunakan pada studi kasus di Pulau Bali, yakni pada wilayah Banyupoh, Baturiti, Kubu, Kubutambahan, Negara, Ngurahrai, Sanglah, dan Singaraja pada rentang tahun 1996-2016. Data yang digunakan pada penelitian ini, yaitu data observasi dan prediksi tahun 1996-2015 serta data prediksi tahun 2016 untuk pemodelan; dan data observasi tahun 2016 untuk mengevaluasi model yang telah dikoreksi. Data tersebut merupakan data model curah hujan reforecast dari ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) dan data observasi dari BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika). Data model curah hujan reforecast ini masih berbentuk grid, sehingga dalam penelitian ini digunakan metode interpolasi dan pendekatan titik terdekat untuk proses ekstraksi data agar diperoleh data yang bertipe sama dengan data curah hujan observasi. Tahap awal penelitian ini adalah dengan mengindentifikasi distribusi dari data yang digunakan. Proses identifikasi distribusi data ini perlu dilakukan untuk menentukan nilai CDF (cumulative density function) yang akan digunakan pada proses koreksi bias, yakni dengan melihat hubungan antara model curah hujan observasi dan model curah hujan prediksi histori dengan bentuk hubungannya adalah CDFobservasi(𝑦�������) = CDFprediksi(𝑥�������). Model curah hujan observasi dan model curah hujan prediksi yang dimaksud adalah model yang dibentuk dari data curah hujan observasi dari BMKG dan data curah hujan reforecast dari ECMWF pada tahun 1996-2015. Dari hubungan kedua buah model ini didapatkan suatu nilai transfer yang selanjutnya digunakan untuk mengoreksi model curah hujan prediksi yang akan datang, yakni model curah hujan pada tahun 2016 sehingga hasil akhir proses ini dihasilkan sebuah model curah hujan baru yang telah dikoreksi berdasarkan informasi dari kejadian histori. Proses koreksi bias ini dilakukan untuk kejadian setiap bulan pengamatan, yakni bulan Januari hingga Desember. Sebagai hasilnya, penggunaan metode koreksi bias dalam mengoreksi
Keyword: curah hujan, iklim, koreksi bias, prediksi, quantile mapping

Judul: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: