Judul: Pendugaan Parameter Distribusi Gamma Pada Quantile Mapping Menggunakan Self Organizing Map Untuk Koreksi Bias Data Curah Hujan
Abstrak: Hujan memiliki pengaruh yang besar pada kehidupan manusia. Aktifitas manusia sangat tergantung kepada hujan baik langsung maupun tidak langsung. Sehingga untuk meningkatkan kesejahteraan kehidupan manusia, maka pemahaman yang baik mengenai hujan perlu dimiliki. Pemahaman tentang hujan dapat dimulai dari pemahaman terhadap data curah hujan. Data curah hujan tersedia dari banyak sumber, di antaranya melalui pencatatan langsung kejadian hujan di permukaan bumi, maupun dari pendekatan melalui transformasi citra satelit. Data curah hujan hasil estimasi citra satelit merupakan produk suatu algoritma, sehingga sangat memungkinkan untuk memiliki bias terhadap kejadian hujan sebenarnya di permukaan bumi. Namun demikian, ketersediaan data estimasi curah hujan secara spasial temporal lebih baik dibanding data observasi. Data estimasi satelit tersedia di seluruh permukaan bumi dengan interval spasial yang homogen, tergantung resolusi masing-masing satelit, sedangkan data observasi tidak tersedia merata secara spasial. Di lokasi yang jauh dari populasi, keberadaan lokasi pencatatan curah hujan sangat jarang. Pada penelitian ini diuraikan mengenai pembentukan data curah hujan baru yang berasal dari data estimasi hasil transformasi citra satelit, namun telah melalui prosedur koreksi bias dengan acuan data observasi. Sehingga data estimasi curah hujan baru tersebut dapat lebih mendekati data observasi. Metode koreksi bias yang digunakan adalah Quantile Mapping (QM). QM bekerja dengan menyamakan peluang kemunculan suatu nilai dalam suatu data dengan peluang kemunculan nilai yang sama di data yang lain. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan Self Organizing Map (SOM) untuk menjalankan prosedur koreksi bias secara spasial. Algoritma SOM memberikan bahan koreksi terhadap data estimasi secara spasial yang berasal dari data lokasi titik. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa secara statistik, dataset baru yang dihasilkan memiliki kesalahan yang lebih kecil dibanding dataset estimasi curah hujan sebelumnya.
Keyword: Climate Hazard Group, Gamma distribution, Moment of Statistics, Quantile Mapping, Self Organizing Map

Judul: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Gamma Dan Regularisasi Elastic Net Untuk Pendugaan Curah Hujan
Abstrak: Sebaran gamma merupakan salah satu sebaran yang dapat digunakan untuk menduga curah hujan karena memiliki kisaran nilai > 0. Dalam pendugaan curah hujan, adanya topografi dan interaksi antara laut, darat dan atmosfir yang kompleks mempersulit prediksi curah hujan sehingga diperlukan model peramalan curah hujan yang akurat pada skala lokal dengan mempertimbangkan informasi tentang sirkulasi atmosfir global. Informasi secara global ini dapat diperoleh dari luaran General Circulation Model (GCM). Namun pada GCM masih sulit untuk memperoleh langsung informasi berskala lokal. Resolusi GCM terlalu rendah untuk memprediksi perubahan iklim lokal. Statistical Downscaling (SDS) menyusun model hubungan fungsional antara luaran GCM sebagai data berskala global yang digunakan sebagai peubah prediktor, dengan curah hujan lokal sebagai data berskala lokal yang digunakan sebagai peubah respons. Pengembangan model SDS yang telah dilakukan pada penelitian sebelumnya terhadap pendugaan curah hujan, prediktor GCM mengandung multikolinieritas yang tinggi. Beberapa metode yang dapat digunakan dalam pemodelan data yang mengandung multikolinieritas antara lain analisis komponen utama, regularisasi Lasso (L1), regularisasi gulud (L2), dan regularisasi elastic net. Metode regularisasi elastic net merupakan kombinasi dari regularisasi lasso dan gulud, serta dianggap mampu mengatasi kelemahan pada lasso. Penelitian ini menggunakan data curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu pada wilayah ZOM 79 sebagai peubah respons dan data presipitasi bulanan Global Precipitation Climatology Project (GPCP) versi 2.2 pada koordinat 18.75o LS- 1.25o LS dan 101.25o BT– 118.75o BT yang merupakan luaran GCM sebagai peubah predikor. Pada posisi tersebut terdapat 8x8 grid data GCM dengan masing-masing grid berukuran 2.50, sehingga terdapat 64 peubah prediktor. Data yang digunakan adalah selama 33 tahun, yaitu dari tahun 1981- 2013. Penelitian ini menggunakan regularisasi gulud dan regularisasi elastic net untuk mengatasi masalah pada data GCM, sekaligus membandingkan kedua metode tersebut. Pada pendugaan curah hujan ini, peubah dummy kelompok curah hujan juga ditambahkan sebagai prediktor dengan tujuan untuk meningkatkan ketepatan model. Rata-rata nilai RMSEP untuk regularisasi gulud dan elastic net tanpa penambahan peubah dummy sebagai prediktor masing-masing sebesar 145.36 mm/bulan dan 85.80 mm/bulan, serta rata-rata korelasi masing-masing sebesar 0.58 dan 0.68. Sebaliknya, rata-rata nilai RMSEP yang dihasilkan dengan penambahan peubah dummy sebagai prediktor lebih kecil dan rata-rata korelasi lebih besar untuk regularisasi gulud dan elastic net yaitu masing-masing sebesar 66.67 mm/bulan dan 45.98 mm/bulan, serta rata-rata korelasi masing-masing sebesar 0.78 dan 0.82. Dengan demikian penambahan peubah dummy sebagai prediktor memberikan hasil dugaan yang menunjukkan kecenderungan yang mirip dengan pola data aktualnya dibandingkan dengan tanpa penambahan peubah dummy. Metode regularisasi gulud menghasilkan nilai simpangan baku untuk nilai RMSEP dan korelasi masing-masing sebesar 27.55 mm/bulan dan 0.27. Sedangkan metode regularisasi elastic net menghasilkan nilai simpangan baku untuk nilai RMSEP dan korelasi masing-masing sebesar 13.43 mm/bulan dan 0.22. Metode regularisasi elastic net menghasilkan nilai simpangan baku RMSEP dan korelasi yang lebih kecil dibandingkan dengan metode regularisasi gulud, sehingga cenderung lebih konsisten daripada regularisasi gulud.
Keyword: general circulation model, regularisasi elastic net, regularisasi gulud, sebaran gamma, 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