Judul: Ensemble Methods in Statistical Downscaling Modelling Using Tweedie Compound Poisson Gamma LASSO with Bias Correction. Supervised
Abstrak: Model regresi Tweedie Compound Poisson Gamma (TCPG) adalah model statistika dengan peubah respon bersebaran TCPG yang mengasumsikan bahwa terjadinya suatu peristiwa mengikuti sebaran Poisson dan intensitas setiap peristiwa mengikuti sebaran Gamma. Curah hujan merupakan salah satu contoh data bersebaran TCPG karena memiliki komponen diskret (kejadian hujan) dan komponen kontinu (intensitas curah hujan). Penelitian mengenai curah hujan sudah banyak dilakukan dan umumnya menggunakan dua model dan sebaran yang berbeda untuk komponen diskret dan kontinu sehingga perlu dilakukan secara simultan untuk meningkatkan hasil prediksi pemodelan curah hujan di masa yang akan datang. Statistical Downscaling (SD) dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan lokal berdasarkan data Global Circulation Model (GCM). Decadal Climate Prediction Project (DCPP) yang merupakan salah satu GCM berasal dari grid-grid berdekatan dan saling berkorelasi sehingga tidak memenuhi syarat bebas multikolinieritas jika dijadikan peubah penjelas untuk memprediksi curah hujan. DCPP yang juga merupakan data simulasi numerik dari berbagai lembaga iklim dunia memiliki bias terhadap data observasi dan kemampuan prediksi yang beragam sehingga perlu dilakukan pengkoreksian terlebih dahulu dan dikombinasikan dengan teknik ensemble untuk mengurangi kesalahan prediksi dari masing-masing model. Pada penelitian ini, akan dilakukan SD pada empat luaran GCM CMIP6 menggunakan model TCPG-LASSO dengan terlebih dahulu melakukan koreksi bias pada data luaran GCM terhadap data Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) menggunakan metode Empirical Quantil Mapping (EQM). Hasil prediksi curah hujan dari setiap model luaran GCM selanjutnya akan dilakukan proses ensemble stacking dengan random forest sebagai meta-model. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan koreksi bias pada data curah hujan GCM dan membandingkan kinerja model Statistical Downscaling Tweedie Compound Poisson Gamma LASSO (TCPG-LASSO) ensemble dengan dan tanpa koreksi bias serta model tunggal dari setiap GCM. Lokasi yang menjadi objek penelitian adalah Jawa Barat yang diwakili oleh enam stasiun curah hujan, yaitu Stasiun Cibukamanah, Stasiun Krangkeng, Stasiun Kawali, Stasiun Katulampa, Stasiun Cibeureum dan Stasiun Gunung Mas. Data yang digunakan merupakan data bulanan dari Januari 1991 hingga Desember 2020 yang terdiri dari tiga jenis data, yaitu empat data DCPP (CNRM-ESM2, IPSL-CM6A-LR, MIROC6, MPI-ESM1-2-LR) sebagai peubah penjelas, data CHIRPS sebagai pengkoreksi dan data curah hujan observasi sebagai peubah respon. Adapun evaluasi model akan dilakukan menggunakan Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) dan koefisien korelasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa koreksi bias berhasil meningkatkan kinerja model dalam memprediksi curah hujan baik secara keseluruhan maupun berdasarkan jenis dataran jika dilihat berdasarkan model tunggal. Sementara itu, untuk ensemble Stacking-RF, koreksi bias tidak meningkatkan kinerja model baik secara keseluruhan maupun berdasarkan jenis dataran. Perbandingan juga dilakukan untuk melihat kinerja model tunggal dan model ensemble dalam memprediksi curah hujan. Hasil perbandingan baik untuk model sebelum maupun setelah koreksi bias menunjukkan bahwa model ensemble memiliki kinerja yang lebih baik daripada model tunggal karena memiliki RMSEP lebih kecil dan korelasi lebih besar. Kombinasi penggunaan koreksi bias dan model ensemble ini dapat dijadikan rekomendasi saat melakukan SD untuk meningkatkan kemampuan prediksi curah hujan di stasiun dan daerah lainnya., The Tweedie Compound Poisson Gamma (TCPG) regression model is statistical model with a TCPG distribution response variable, which assumes that the occurrence of an event follows a Poisson distribution and the intensity of each event
Keyword: Rainfall, Bias Correction, Stacking, Statistical Downscaling, TCPG-LASSO

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: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: