Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Regularisasi Gulud Dan Elastic-Net Untuk Pendugaan Curah Hujan Di Indramayu
Abstrak: Indonesia yang terletak antara 6o LU sampai 11o LS dan antara 95o BT sampai 141o BT, dan dilintasi garis khatulistiwa memiliki iklim tropis dengan keragaman curah hujan yang besar. Hal tersebut dapat menyebabkan peningkatan atau penurunan curah hujan secara ekstrim. Curah hujan ekstrim dapat menimbulkan dampak buruk pada berbagai sektor, salah satunya adalah sektor pertanian karena dapat merusak tanaman. Indonesia merupakan negara agraris yang cukup maju sektor pertaniannya. Salah satu hasil pertanian terpenting di Indonesia adalah padi, yang banyak dihasilkan di wilayah Pulau Jawa. Kabupaten Indramayu merupakan salah satu penghasil padi terbesar di Jawa Barat yang berpotensi besar terkena dampak buruk adanya curah hujan ekstrim. Pemodelan curah hujan tersebut perlu dilakukan untuk menghindari dampak buruk yang mungkin terjadi. Regresi kuantil adalah suatu teknik yang dapat digunakan untuk memodelkan curah hujan ekstrim. Regresi kuantil dapat mengukur efek peubah penjelas pada berbagai nilai kuantil sebaran data. Pembentukan model regresi tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan data luaran dari General Circulation Models (GCM). Akan tetapi, GCM menghasilkan data berskala global, sehingga sulit memperoleh informasi berskala lokal secara langsung. Suatu teknik yang dapat digunakan untuk menghubungkan data berskala global dengan data berskala lokal disebut dengan downscaling. Statistical downscaling (SD) adalah salah satu teknik downscaling yang menetapkan hubungan fungsional antara data curah hujan dengan data luaran GCM. Karakteristik data GCM selain berskala global adalah terdapat multikolinieritas antar gridnya. Hal tersebut menyebabkan data GCM tidak dapat digunakan secara langsung dalam memodelkan curah hujan sebelum multikolinieritas diatasi. Metode yang sering digunakan untuk mengatasi multikolinieritas adalah analisis komponen utama atau analisis komponen utama fungsional. Selain metode tersebut, multikolinieritas juga dapat diatasi menggunakan regularisasi gulud, lasso, atau elastic-net (gabungan dari regularisasi gulud dan lasso). Regularisasi gulud mengatasi multikolinieritas dengan membuat nilai koefisien peubah penjelas menjadi sangat kecil mendekati nol. Regularisasi lasso dapat membuat koefisien tersebut bernilai nol sehingga peubah penjelas yang bersesuaian dapat dikeluarkan dari model. Keunggulan tersebut membuat lasso dapat menghasilkan model dengan peubah penjelas yang lebih sedikit dan mempermudah interpretasi. Akan tetapi, ketika banyaknya pengamatan lebih besar daripada banyaknya peubah penjelas, regularisasi gulud tetap memberikan hasil prediksi yang lebih baik. Pada penelitian ini digunakan regularisasi gulud dan elastic-net pada regresi kuantil untuk prediksi curah hujan ekstrim. Pemodelan tersebut dilakukan dengan menggunakan data curah hujan pada ZOM 79 Kabupaten Indramayu tahun 1981-2013 digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM sebagai peubah penjelas. Sebelum pembentukan model, pada data GCM dilakukan pergeseran waktu untuk mendapatkan peubah penjelas yang berkorelasi tinggi dengan peubah respon. Selanjutnya data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pemodelan (tahun 1981-2012) untuk membangun model dan data validasi (tahun 2013) untuk validasi. Langkah awal yang dilakukan dalam membangun model adalah menentukan nilai parameter regularisasi yang optimum. Penentuan parameter regularisasi gulud dan elastic-net yang optimum dilakukan dengan menggunakan metode validasi silang (CV). Selanjutnya, pemodelan dilakukan untuk pendugaan nilai-nilai curah hujan pada nilai-nilai kuantil ke-0.75, ke-0.90, dan ke-0.95. Hasil pemodelan regresi kuantil gulud dan kuantil elastic-net dapat digunakan untuk prediksi curah hujan tinggi yang terjadi pada Bulan Januari (kuantil ke-0.75) dan Bulan Desember (kuantil ke-0.90) dengan baik. Nilai prediksi dan nilai aktual curah hujan memiliki pola yang sama serta konsisten pada berbagai
Keyword: general circulation model, regresi kuantil, regularisasi elastic-net, regularisasi gulud, statistical downscaling

Judul: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Pareto Terampat Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1979-2008).
Abstrak: Indonesia memiliki iklim tropis dengan keragaman suhu kecil, namun keragaman curah hujan cukup besar, sehingga curah hujan merupakan unsur iklim yang penting untuk diamati terkait dengan perubahan iklim. Perubahan iklim dapat meningkatkan kejadian curah hujan ekstrim yang berdampak banjir, sehingga merendam lahan pertanian. Oleh karena itu, untuk mengantisipasinya diperlukan informasi dini mengenai prediksi curah hujan ekstrim, antara lain dengan statistical downscaling. Statistical Downscaling (SD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara data berskala global dengan data berskala lokal yaitu antara data luaran Global Circulation Model (GCM) dengan data curah hujan di stasiun cuaca. Namun dalam pemodelan SD ini perlu memperhatikan curah hujan ektrim. Penentuan nilai ekstrim dapat dilakukan menggunakan blok maksima yang nilainya akan mengikuti sebaran nilai ekstrim terampat (generalized extreme value, GEV). Namun metode ini tidak efektif karena akan banyak pengamatan terbuang, sehingga penentuan nilai ekstrim dilakukan dengan nilai ambang (threshold). Nilai-nilai di atas nilai ambang akan mengikuti Sebaran Pareto Terampat (Generalized Pareto Distribution, GPD). Tujuan penelitian ini adalah memodelkan data curah hujan dengan data luaran GCM menggunakan regresi Sebaran Pareto Terampat (GPD) untuk memprediksi curah hujan ekstrim di wilayah Kabupaten Indramayu. Penelitian ini, menggunakan data curah hujan lokal di kabupaten Indramayu dari tahun 1979 sampai tahun 2008 sebagai peubah respon. Data luaran GCM pada posisi wilayah 1.25°LS-18.75°LS dan 101.25°BT-118.75°BT, yang terdiri dari 8×8 grid. Data luaran GCM memiliki karakteristik non linier, berdimensi tinggi, dan multikolinieritas sehingga diperlukan analisis komponen utama (AKU). Pada regresi GPD, komponen utama merupakan peubah prediktor. Data dibagi menjadi dua, yaitu data tahun 1979-2007 sebagai data training untuk menyusun model dan data tahun 2008 sebagai data testing untuk validasi model. Data training dibagi berdasarkan empat musim yaitu, musim hujan (Desember, Januari, Februari), peralihan musim hujan-kemarau (Maret, April, Mei), kemarau (Juni, Juli, Agustus), peralihan kemarau hujan (September, Oktober, November). Penentuan batas ambang menggunakan Mean Residual Life Plot (MRLP). Nilainilai di atas batas ambang diuji kesesuaian sebarannya dengan uji Kolmogorov- Smirnov. Pendugaan parameter pada regresi GPD menggunakan metode kemungkinan maksimum dengan metode optimasi Nelder-Mead. Jumlah komponen yang digunakan sebanyak 4 komponen dengan tingkat keragaman sebesar 96.6%. MRLP menghasilkan batas ambang sebesar 145 untuk keseluruhan data. Pada pembagian empat musim diperoleh nilai ambang untuk bulan hujan (Des, Jan, Feb) sebesar 145, bulan peralihan hujan-kemarau (Mar, Apr, Mei) sebesar 100, musim kemarau (Jun, Jul, Agu) sebesar 10 dan musim peralihan kemarau-hujan (Sep, Okt, Nov) sebesar 45. Hasilnya menunjukkan bahwa model terbaik adalah model yang membagi empat musim dengan nilai RMSEP terkecil untuk kuantil 75, 90, 95 adalah 78.71, 93.63, 106.54. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa prediksi curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu pada bulan Januari tidak mengikuti pola aktualnya, namun secara umum pola hasil dugaan mirip dengan pola data aktualnya. Musim peralihan dan musim kemarau dapat diprediksi dengan baik di bawah kuantil 75. Model ini dapat memprediksi curah hujan ekstrim dengan baik pada bulan Februari yang merupakan puncak hujan pada tahun 2008. Curah hujan bulan Februari diprediksi pada kuantil ke-95 dengan nilai 453.23 mm/bulan. Model tersebut dapat menduga curah hujan ekstrim dengan baik untuk pendugaan satu tahun kedepan dan model ini merupakan model yang konsisten.
Keyword: curah hujan, ekstrim, Generalized Pareto Distribution, Global Circulation Model, statistical downscaling

Judul: Light Microscope Study of ConnectiveTissue in The Spleen of Common Rousette Bat (Rousettus amplexicaudatus)
Abstrak: The spleen is the largest lymphoid organ. As a secondary lymphoid organ, in addition to its immune function, the spleen also has functions as blood filtration, storage, and hematopoiesis. The spleen has different morphologies between species that support different physiological functions, one of which is the difference in the structure of the capsule and trabeculae. Capsule and trabeculae of the spleen generally consist of connective tissue and smooth muscle. The thickness of smooth muscle composed together with connective tissue in the capsule and trabecula determines the function of the spleen that is divided spleen into three storage, defense, and intermediate. Bats are the reservoir of various zoonotic diseases. Bats are thought to have unique immune systems compared to other mammals but the characteristics of its immune organs such as the spleen have never been studied before. This study was conducted to examine the characteristics of capsulae and trabecula of the Common Rousette (Rousettus amplexicaudatus).
Keyword: