Judul: Regularisasi Elastic-net dalam Statistical Downscaling untuk Pendugaan Curah Hujan.
Abstrak: Dampak perubahan iklim yang besar dan pentingnya curah hujan sebagai unsur iklim sehingga pendugaan curah hujan penting untuk dilakukan. Pendugaan curah hujan dapat menggunakan teknik statistical downscaling (SD) yang memanfaatkan pendekatan hubungan fungsional antara data berskala lokal (curah hujan) dan data berskala global (luaran Global Circulation Model-GCM). Pada umumnya data luaran GCM terdapat multikolinearitas sehingga diperlukan teknik untuk mengatasi multikolinearitas antara lain regularisasi elastic-net. Data yang digunakan ialah luaran GCM yang berada di atas Kabupaten Indramayu sebagai peubah penjelas dan data curah hujan bulanan ZOM 78 dan ZOM 79 sebagai peubah respon. Pendugaan curah hujan dengan regularisasi elastic-net pada ZOM 78 menghasilkan model terbaik pada data testing 2011 (RMSEP 38.46, korelasi 0.94), sedangkan ZOM 79 menghasilkan model terbaik pada data testing 2012 (RMSEP 48.07, korelasi 0.95). Dugaan model yang dihasilkan pada ZOM 79 lebih konsisten daripada ZOM 78.
Keyword: elastic-net, multikolinearitas, statistical downscaling

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: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: