Judul: Seleksi Peubah Menggunakan Algoritme Genetika pada Data Rancangan Faktorial Pecahan Lewat Jenuh Dua Taraf.
Abstrak: Pada berbagai bidang tertentu, percobaan melibatkan banyak faktor dan terkendala biaya. Pengurangan unit percobaan merupakan salah satu solusi untuk mengurangi biaya percobaan. Namun hal ini dapat menyebabkan unit percobaan yang digunakan lebih sedikit dibandingkan faktor yang diduga. Rancangan percobaan pada kasus tersebut dikenal sebagai rancangan lewat jenuh. Pengaruh faktor pada rancangan ini umumnya diduga dengan metode yang melibatkan seleksi peubah seperti forward selection, regresi bertatar dan regresi berkendala. Algoritme genetika adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk seleksi peubah, khususnya untuk data dimensi tinggi atau rancangan lewat jenuh. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritme genetika untuk seleksi peubah pada rancangan lewat jenuh dua taraf dan membandingkan hasilnya dengan regresi bertatar yang umumnya digunakan untuk rancangan sederhana. Penelitian ini juga melibatkan prinsip-prinsip rancangan faktorial pecahan. Faktor dan interaksi yang terpilih pada model hasil algoritme genetika dan regresi bertatar tidak banyak yang sama di kedua data. Namun pada prinsipnya sama, karena peubahnya berkorelasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model hasil algoritme genetika memiliki AIC dan BIC terkecil, serta seluruh pengaruh utama dan interaksi yang terpilih berpengaruh nyata pada taraf nyata 0.1%. Oleh karenanya, model hasil algoritme genetika lebih dipilih meskipun demikian dari segi waktu komputasi lebih lama dibandingkan model hasil regresi bertatar.
Keyword: algoritme genetika, faktorial pecahan, lewat jenuh, regresi bertatar, seleksi peubah

Judul: Penerapan Algoritma Genetika sebagai Metode Seleksi Peubah Penjelas Berkorelasi Tinggi pada Regresi Linier.
Abstrak: Metode kuadrat terkecil (MKT) adalah metode pendugaan parameter regresi tak bias yang terbaik. Nilai parameter peubah penjelas hasil pendungaan dapat diuji dengan menggunakan statistik uji-t. Adanya multikolinearitas akan mempengaruhi hasil pengujian. Semakin tinggi multikolinearitas dari setiap peubahnya dapat mengakibatkan hasil uji cenderung untuk menyatakan bahwa peubah tersebut tidak berpengaruh. Salah satu solusi untuk masalah ini adalah seleksi peubah penjelas yaitu metode LASSO. Algoritma genetika juga dapat diterapkan sebagai metode seleksi. Algoritma genetika yang digunakan pada penelitian ini ada dua jenis yaitu GA(AIC) dengan kriteria fitness AIC dan GA(BIC) dengan kriteria fitness BIC. Hasil simulasi menunjukkan bahwa GA(AIC) menghasilkan model dengan RMSE yang paling kecil dibandingkan dengan GA(BIC) maupun metode LASSO. Hasil penerapan ketiga metode dengan data aktual menunjukkan LASSO menghasilkan RMSEP yang lebih kecil diantara ketiga algoritma tetapi GA(AIC) dan LASSO cenderung menghasilkan model yang overfitting pada setiap simulasinya.
Keyword: Algoritma Genetika, LASSO, Multikolinearitas, Overfitting, Regresi Linier

Judul: Characteristic of Overshooting Top (OT) Based on  Himawari  8  Satellite  as  a  Convective  Cloud  Feature  that  Generates  Extreme Weather in the Java Island Region
Abstrak: Overshooting Top (OT) is a feature at the top of a convective cloud that is associated with extreme weather. Research on OT in tropical Indonesia is still very limited. The existence of geostationary satellites with wide area coverage and fast frequency observations is useful for observing the fast dynamics of the OT life cycle. Therefore, this study intends to analyze the relationship between OT and extreme weather, updraft and thermodynamic conditions of OT when extreme weather occurs, the best objective method for detecting OT in the day time and night time, and the spatiotemporal distribution of OT in the tropical region of Java Island during the 2018-2021 period. Based on visual analysis using visible channel and Himawari 8 sandwich products, 87% of extreme weather events in Java were accompanied by the appearance of OT. It indicates that the presence of the OT pattern is a convection cloud pattern or feature that is closely related to extreme weather events for the Java Island region. The existence of a time lag between the appearance of OT and extreme weather events on Java Island indicates that the OT of convection cloud can be used as a precursor or nowcasting for the appearance of extreme weather. Most of the convective cloud OT features during extreme weather events on Java Island have altitude that were only able to exceed the altitude of the equilibrium level and few were able to exceed the tropopause level of 9 km – 16 km. The difference in atmospheric conditions during extreme weather events on Java Island, which is in the tropics and subtropics, is a strong and unstable convective energy condition characterized by a larger CAPE, as well as unstable KI, LI, SI and TTI values. It is offset by kinematic factors in the form of a weak vertical wind shear (bulk wind shear 0-6 km) and a higher freezing point height. The difference between extreme weather events in the Java Island region and other tropical regions compared to subtropical regions is the strong updraft speed of convection clouds. The IRW Texture COMB algorithm based on the IRW-Texture Gradient modification and the COMB algorithm shows a significant increase in quality for detecting OT and non-OT pixels in Java. Rainy days with rainfall > 50 mm/day are very common in areas with an altitude of > 500 m. On the other hand, the level of convection activity which is indicated by the presence of OT and lightning is significantly reduced in this area. OT of convective clouds appear more frequently during the DJF season and less frequently during the JJA season. OT often appears during the day time and rarely at night time. Most OTs appear in the central part, away from the south and north coasts of Java Island during the day, while OTs that appear near the south and north coasts of Java Island can appear in the morning or afternoon.
Keyword: convective clouds, extreme weather, Overshooting Tops, Himawari 8 Satellite