Judul: Model Ensemble Statistical Downscaling dengan Gamma-LASSO untuk Prediksi Curah Hujan di Jawa Barat
Abstrak: Hujan memiliki peran penting dalam kehidupan manusia. Pemodelan dan prediksi curah hujan penting karena dapat membantu mengambil keputusan. Metode yang memanfaatkan data berskala global untuk memprediksi curah hujan lokal yaitu Statistical Downscaling (SD). SD menggunakan luaran dari model simulasi kompleks yang menggambarkan proses geografis untuk memprediksi parameter iklim global yang disebut General Circulation Model (GCM). Model GCM saat ini telah banyak dikembangkan di berbagai negara dengan spesifikasi yang berbedabeda. Salah satu jenis dari GCM yang menjadi fokus penelitian ini adalah Decadal Climate Production Project (DCPP) yang fokus pada pengembangan prediksi menggunakan data re-analisis. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model ensemble dari 10 model GCM DCPP untuk mengatasi perbedaan karakteristik prediksi dari setiap model agar dapat diterapkan pada daerah dengan karakteristik curah hujan yang beragam di Jawa Barat. Curah hujan memiliki sifat sebaran yang tidak mengikuti sebaran normal sehingga digunakan regresi berbasis sebaran gamma yang dikombinasikan dengan LASSO untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada luaran GCM. Hasil regresi dari setiap model GCM kemudian digabungkan menggunakan metode averaging dan stacking yang menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang lebih baik dibanding model individu. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa penggabungan model dengan ensemble dapat mengatasi masalah konsistensi dan meningkatkan kualitas prediksi
Keyword: ensemble model, gamma-lasso regression, general circulation model, rainfall, statistical downscaling

Judul: Penentuan Domain Global Climate Model dengan LASSO untuk Peningkatan Akurasi Prediksi Curah Hujan di Jawa Barat
Abstrak: Curah hujan memiliki dampak serius terhadap berbagai sektor usaha, khususnya pertanian di Jawa Barat. Kabupaten Indramayu, sebagai daerah produsen padi terbesar di Jawa Barat, sering dilanda kekeringan dan banjir yang merusak ribuan hektar sawah. Akibatnya luas panen dan produksi menjadi sasaran kerugian. Informasi prediksi curah hujan dibutuhkan untuk meminimalkan kerugian tersebut. Global Climate Model (GCM) sering digunakan dalam studi prediksi curah hujan. Model ini menghasilkan sejumlah data berbagai parameter iklim (seperti presipitasi) pada grid-grid GCM. Data GCM versi model Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) terdapat pada berbagai resolusi grid, antara lain 0.312°×0.312°; 0.5°×0.5°; dan 2.5°×2.5°. Data tersebut belum dapat digunakan langsung untuk menduga curah hujan pada skala lokal dengan resolusi grid yang lebih kecil. Teknik statistical downscaling (SDS) menghubungkan data skala global (prediktor) dengan data skala lokal (respon). Teknik ini membutuhkan suatu area pada GCM, yakni domain GCM. Pemilihan domain GCM merupakan faktor penting dalam teknik SDS dan akan menentukan hasil prediksi. Resolusi grid juga dipertimbangkan untuk meningkatkan akurasi pendugaan curah hujan. Domain GCM belum dapat dimodelkan dengan teknik SDS karena terdapat masalah multikolinearitas antar gridnya. Metode shrinkage seperti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dapat digunakan untuk menangani multikolinearitas. LASSO juga dapat melakukan seleksi peubah dalam pemodelan. Penelitian ini bertujuan menentukan resolusi grid GCM terbaik dan domain GCM optimum di Jawa Barat. Penentuan resolusi grid diawali dengan penentuan domain GCM menggunakan konsep korelasi minimal sebesar 0.3 antara data grid GCM (prediktor) dan data curah hujan lokal (respon) untuk grid yang berada pada empat arah mata angin. Hubungan yang erat antara respon dengan prediktor merupakan salah satu syarat dalam teknik SDS. Domain yang terbentuk dievaluasi untuk pemodelan SDS dengan regresi LASSO. Pada penelitian ini digunakan dua jenis data. Pertama, peubah prediktor, adalah data presipitasi bulanan GCM pada tahun 1981 sampai dengan 2009 (348 bulan) versi model Climate Forecast System Reanalysis (CFSR). Data GCM memiliki tipe grid dan berada diatas wilayah Indonesia pada 12°LU sampai -15°LS dan 90°BT sampai 150°BT. Kedua, peubah respon, adalah data curah hujan bulanan (mm) dari 27 stasiun curah hujan lokal di Jawa Barat pada -7.78°LS sampai -6.28°LS dan 108.40°BT sampai 107.87°BT. Seluruh stasiun dibagi menjadi 3 kelompok berdasarkan jenis datarannya, yakni dataran rendah, sedang, dan tinggi. Hasil kajian menunjukkan bahwa ukuran grid 2.5°×2.5° terpilih sebagai ukuran grid terbaik berdasarkan RMSEP yang relatif kecil dan korelasi relatif besar pada tiap dataran. Domain GCM optimum untuk Jawa Barat berukuran 5×8. Pemodelan domain tersebut dapat meningkatkan akurasi prediksi curah hujan bulanan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan domain 8×8 di Indramayu menghasilkan RMSEP dalam rentang 63-148 dan korelasi dalam rentang 0.50-0.94. Metode penentuan domain GCM pada penelitian ini dapat diterapkan untuk menentukan domain GCM di berbagai daerah lainnya.
Keyword: resolusi grid GCM, domain GCM optimum, regresi LASSO, statistical downscaling

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: