Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Sebaran Gamma Dengan Persentil Lasso Dan Gulud Untuk Pendugaan Curah Hujan Bulanan (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1981-2013).
Abstrak: Letak astronomis Indonesia yang posisi lintangnya terletak antara 6 derajat LU - 11 derajat LS membuat Indonesia beriklim tropis. Iklim Indonesia dipengaruhi oleh tiga jenis iklim yaitu iklim musim, iklim laut, dan iklim panas. Ketiga jenis iklim tersebut berdampak pada kejadian curah hujan ekstrim di Indonesia (kekeringan akibat El-Nino dan kebanjiran akibat La-Nina) yang sering menimbulkan kegagalan produksi pertanian. Secara umum curah hujan sebagai respons pada pemodelan tidak tepat didekati dengan pemodelan sebaran normal karena dimungkinkan curah hujan mengikuti pola sebaran Gamma. Pemodelan curah hujan dapat memanfaatkan data presipitasi luaran Global Circulation Model (GCM) sebagai peubah bebas. Pemodelan tersebut menggunakan teknik Statistical Downscaling (SDS) yang membangun atau membentuk hubungan fungsional skala global (presipitasi luaran GCM) dengan data berskala lokal atau curah hujan. Beberapa permasalahan yang muncul dalam SDS dengan menggunakan presipitasi luaran GCM adalah banyaknya peubah bebas yang mengakibatkan antar peubah bebas mempunyai korelasi yang tinggi atau multikolinieritas. Solusi untuk mengatasi korelasi tinggi atau multikolinieritas adalah dengan pereduksian dimensi, seleksi peubah dan penyusutan koefisien. Metode regularisasi dapat mengatasi multikolinieritas dengan menambahkan penalti regularisasi L1 (Lasso) dan L2 (Gulud) pada model linear sebaran gamma. Tuning parameter 𝜆 diperoleh dari proses Cross Validation (CV) berdasarkan nilai Cross Validation Error (CVE) atau Galat Validasi Silang (GVS) yang minimum, namun proses CV tidak stabil dalam memilih 𝜆 yang optimum. Ketidakstabilan proses CV terlihat pada pemilihan nilai 𝜆 yang berbeda-beda pada setiap ulangan. Ketidakstabilan dari proses CV diatasi dengan metode persentil Lasso dan Gulud. Penelitian ini mengembangkan pemodelan sebaran Gamma menggunakan persentil regularisasi L1 dan L2 dan menerapkannya dalam pemodelan SDS untuk curah hujan di Kabupaten Indramayu. Kedua metode tersebut kemudian akan dipilih model terbaik dalam memprediksi curah hujan berdasarkan CVE minimum. Ulangan yang dilakukan pada proses CV adalah sebanyak 100 kali, sehingga akan diperoleh sebanyak 100 nilai 𝜆 sebagai kandidat 𝜆 optimum. Data curah hujan diambil dari empat pos curah hujan pada stasiun Indramayu yaitu pos curah hujan Krangkeng, Sukadana, Karangkendal, dan Gegesik yang berada pada satu zona musim (ZOM) 79 di Kabupaten Indramayu Provinsi Jawa Barat. Data curah hujan dan luaran presipitasi GCM yang digunakan dimulai dari tahun 1981 sampai dengan 2013. Berdasarkan hasil yang diperoleh, model linear sebaran Gamma persentil Lasso dan Gulud dapat memprediksi kondisi curah hujan di Kabupaten Indramayu dengan baik. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) yang kecil dan korelasi yang tinggi. Model linear sebaran Gamma persentil Lasso untuk prediksi curah hujan tahun 2013 diperoleh nilai RMSEP sebesar 58.25 mm/bulan dan nilai RMSEP persentil Gulud sebesar 62.20 mm/bulan, sedangkan nilai RMSEP model linear sebaran Gamma persentil Lasso dengan penambahan dummy pada peubah bebas sebesar 12.77 mm/bulan dan nilai RMSEP persentil Gulud sebesar 30.00 mm/bulan. Nilai korelasi antara prediksi dengan data aktual tahun 2013 untuk kedua metode ini mempunyai nilai lebih dari 0.74. Nilai korelasi ini menunjukkan pola curah hujan aktual dengan prediksi serupa. Nilai RMSEP terkecil setiap persentil tidak konsisten berada di 𝜆 yang sama, sehingga sulit untuk menarik kesimpulan 𝜆 terbaik untuk prediksi selanjutnya. Pemilihan 𝜆 optimum akan lebih mudah dilakukan dengan memilih 𝜆 berdasarkan GVS terkecil. Nilai 𝜆 dengan GVS terkecil pada model
Keyword: cross validation, Gulud, Lasso, persentil Lasso, persentil Gulud, sebaran Gamma

Judul: Pemodelan Linier Sebaran Gamma dan Pareto Terampat dengan Regularisasi L1 pada Statistical Downscaling untuk Pendugaan Curah Hujan Bulanan. Aplikasi Pada Pemodelan Curah Hujan di Kabupaten Indramayu
Abstrak: Pemodelan Statistical Downscaling (SDS) merupakan suatu teknik dalam klimatologi yang menggunakan pemodelan statistika untuk menganalisis hubungan antara data iklim skala besar (global) dengan data iklim skala kecil (lokal). Pemodelan SDS umumnya melibatkan kovariat skala besar terkondisi buruk (ill-conditioned) (tidak bebas/korelasi tinggi). Teknik-teknik seperti pereduksian dimensi, seleksi peubah, dan penyusutan koefisien (shrinkage) dapat digunakan untuk mengatasinya. Teknik regularisasi L1 merupakan salah satu teknik yang dikembangkan untuk menangani masalah kovariat terkondisi buruk oleh Tibshirani (1996) dengan cara seleksi peubah dan penyusutan koefisien. Penelitian yang dilakukan merupakan kajian tentang penggunaan dan pengembangan teknik regularisasi L1 pada model linier untuk mendapatkan solusi bagi permasalahan kovariat terkondisi buruk dalam pemodelan SDS. Dalam hal ini peubah kovariat mengambil nilai dari luaran model GCM dari CMIP5 dan data observasi GPCP versi 2.2 pada grid domain 7 7 yang ditetapkan di atas wilayah Kabupaten Indramayu. Pemodelan yang digunakan merupakan pemodelan linier berbasis sebaran, yaitu respons diasumsikan berasal dari sebaran normal, sebaran Gamma dan sebaran pareto terampat. Penelitian dibagi ke dalam dua kelompok, yaitu kelompok kajian pengembangan teknik regularisasi L1 untuk pemodelan linier sebaran Gamma dan sebaran pareto terampat, dan kelompok kajian aplikasi pemodelan SDS untuk pendugaan curah hujan bulanan menggunakan pemodelan linier. Pengembangan teknik regularisasi L1 dilakukan dengan menggunakan teknik optimisasi umum Nelder-Mead. Pada model linier terampat sebaran Gamma, nilai awal parameter diduga melalui teknik iterative reweighted least square (IRWLS), sedangkan pada model linier sebaran pareto terampat nilai awal diduga menggunakan metode IRWLS dan p 6 var(y) p . Teknik optimisasi Nelder-Mead pada pemodelan linier terampat sebaran Gamma berhasil mendapatkan penduga parameter yang konvergen, tetapi pada pemodelan linier sebaran pareto terampat penduga parameter tidak konvergen ke parameter sebenarnya dengan menggunakan data simulasi. Simulasi dilakukan untuk membandingkan teknik regularisasi L1 dengan analisis komponen utama dalam pendugaan respons. Tiga skenario digunakan dalam simulasi, yaitu skenario berdasarkan data kovariat yang digunakan, nilai koefisien bj dan sebaran respons. Dua skenario kovariat digunakan dalam kajian yaitu data observasi GPCP versi 2.2 dan data luaran CMIP5. Skenario koefisien bj diambil dari kombinasi (< 1, 0 dan > 1) dan bj seragam < 1. Skenario sebaran respons yang digunakan adalah sebaran normal, Gamma dan pareto terampat dengan 3 nilai parameter simpangan baku (s) untuk sebaran normal dan 3 nilai parameter bentuk/shape (x) untuk sebaran Gamma dan pareto terampat. Hasil simulasi menunjukkan teknik regularisasi L1 memberikan hasil pendugaan yang lebih baik atau relatif sama baiknya dibanding dengan analisis komponen utama. Teknik lasso (regresi dengan regularisasi L1) pada aplikasi pemodelan SDS memberikan hasil yang lebih baik dalam memprediksi curah hujan di 11 pos hujan di Indramayu dan sekitarnya dibanding dengan metode regresi komponen utama. Pada pendugaan curah hujan menggunakan model linier terampat sebaran Gamma, penambahan peubah dummy bulan mempengaruhi pendugaan curah hujan secara signifikan. Beberapa hasil menunjukkan nilai RMSE dari pendugaan model linier terampat sebaran Gamma memberikan nilai yang lebih kecil dibanding dengan pendugaan dari regresi komponen utama. Tetapi dalam pendugaan nilai ekstrim di atas batas nilai pencilan, pemodelan linier terampat sebaran Gamma memberikan nilai RMSE yang lebih kecil di banding regresi komponen utama. Pada kasus ini, curah hujan ekstrim bulanan lebih baik diduga menggunakan nilai dugaan pada quantil
Keyword: regularisasi L1, statistical downscaling, model linier terampat sebaran Gamma, model linier sebaran pareto terampat, curah hujan ekstrim

Judul: Characterization of CoCrMo alloy with titanium nitride and hydroxyapatite-chitosan coating
Abstrak: Endoprosthetic is moving tool for implant in the body, made of metals or polymers. Stainless steel, Co-based alloys, and Ti materials are widely used for implant materials. Co alloy used is CoCrMo which has excellent properties such as good biocompatibility, corrosion resistant, good mechanical properties such as hardness, strength, and high wear resistance, supporting its utilization as an implant material. CoCrMo alloy was synthesized using tri arc furnace with heating temperature of 3000 °C. TiN coating using plasma sputtering and nitriding method, characterized by a layer of gold. The content of Ti in the layer was 3.85% (w/w), whereas the content N was difficult to determine. Hydroxyapatite (HAp) was synthesized using wet method with Ca source of chicken eggshell and P source of H3PO4 80%. HAp-chitosan composite coating aimed at improving the biocompatibility and corrosion resistance of CoCrMo. In vitro test showed that CoCrMo with TiN and HAp-chitosan coating had excellent corrosion resistance in liquid medium infusion, whereas samples HAp and CoCrMo with TiN coatings and HAp-chitosan had high level of toxicity in endothelial cell culture tests.
Keyword: