Judul: Model Statistical Downscaling dengan Time Lag Data Global Circulation Model untuk Peramalan Curah Hujan
Abstrak: Sebagai negara kepulauan, Indonesia rentan terhadap dampak perubahan iklim. Perubahan iklim menjadi ancaman serius pada berbagai bidang, khususnya pada bidang pertanian. Naiknya suhu permukaan bumi menyebabkan terjadinya perubahan pola musim yang berdampak pada menurunnya produktivitas pertanian. Curah hujan merupakan unsur iklim dengan keragaman cukup besar di Indonesia. Oleh karena itu, pendugaan curah hujan memberikan kontribusi positif bagi bidang pertanian. Statistical downscaling merupakan model statistik yang digunakan untuk menduga data curah hujan (berskala lokal) dengan memanfaatkan informasi global berupa data presipitasi (berskala global) dari luaran global circulation model climate model intercomparison project (GCM CMIP5). Namun umumnya, data luaran GCM berdimensi besar sehingga memungkinkan terjadinya multikolineritas pada data presipitasi. Oleh karena itu, model statistical downscaling yang dapat mengatasi masalah tersebut adalah regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) dan regresi komponen utama (RKU). Umumnya, korelasi antara data curah hujan dengan data presipitasi GCM harus kuat untuk menjelaskan dengan baik keragaman iklim lokal. Penentuan pergeseran waktu (time lag) dibutuhkan terhadap data presipitasi GCM untuk menghasilkan korelasi yang kuat antara kedua peubah. Time lag ditentukan berdasarkan korelasi silang tertinggi antara data curah hujan dengan data presipitasi GCM. Korelasi silang dihitung menggunakan fungsi korelasi silang (CCF). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan time lag data presipitasi GCM dan membangun model statistical downscaling menggunakan metode RKTP dan RKU dengan time lag data presipitasi GCM. Data Curah hujan di Kabupaten Indramayu digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM digunakan sebagai peubah predictor pada periode 1979-2008. Data periode 1979-2007 digunakan untuk membangun model dan data periode 2008 digunakan untuk validasi model. Pemodelan dengan menggunakan metode RKTP pada data GCM-lag (GCM dengan time lag) memberikan nilai R2 sekitar 71.7% dan nilai RMSE (root mean square error) sekitar 57.93. Berdasarkan pendugaan data curah hujan periode 2008, model RKTP menghasilkan nilai korelasi sekitar 0.93 dengan nilai root mean square error of prediction (RMSEP) sekitar 75.26. Selain itu, metode RKTP menunjukkan 5 kelompok data curah hujan berdasarkan plot antara skor 𝑋�������� dan skor 𝑌��������. Pengelompokan ini digunakan sebagai peubah boneka dalam model RKU. Model RKU mampu memberikan R2 berkisar 62%−63% dan nilai RMSE berkisar 66.21−67.14. Nilai korelasi yang dihasilkan berkisar 0.88−0.91 dengan RMSEP berkisar 71.91−77.29. Hal ini berarti bahwa model RKTP lebih baik dalam menjelaskan keragaman data dibandingkan model RKU. Pola sisaan model RKU menunjukkan kondisi ragam yang heterogen. Hal ini diatasi dengan mengalikan pembobot ke dalam model RKU (RKUB). Pembobot ditentukan berdasarkan keragaman setiap bulan. Pembobot dapat meningkatkan nilai R2 model RKU sekitar 8.78% dengan nilai RMSE, korelasi, dan RMSEP yang relatif sama dengan model RKU. Akan tetapi, sisaan model RKUB masih heterogen. Masalah ini diatasi dengan menambahkan peubah boneka ke dalam model RKU (RKUK). Hasilnya menunjukkan bahwa model RKU dengan peubah boneka memberikan nilai R2 (berkisar 92.9%−93.4%) dan korelasi (0.99) yang lebih tinggi daripada model RKU, RKTP, dan RKUB. Nilai RMSE berkisar 28.06−29.09 dan RMSEP berkisar 28.48−31.04. Model RKU dengan bobot dan peubah boneka (RKUBK) memberikan hasil yang sama dengan model RKUK. Penambahan peubah boneka ke dalam model RKUB mampu meningkatkan nilai R2 sekitar 30.1% dan menurunkan nilai RMSE sekitar 37.83. Penambahan peubah boneka ke dalam model RKU maupun RKUB mampu menghasilkan model
Keyword: fungsi korelasi silang, global circulation model, peubah boneka, regresi kuadrat terkecil parsial, regresi komponen utama, statistical downscaling

Judul: Pemodelan Semiparametrik Statistical Downscaling untuk Prediksi Curah Hujan di Kabupaten Indramayu
Abstrak: Unsur-unsur iklim seperti suhu dan curah hujan sangat berpengaruh terhadap kehidupan masyarakat Indonesia yang agraris. Kondisi suhu dan curah hujan dapat digunakan untuk menentukan waktu tanam dan jenis tanaman yang sesuai, sehingga perkembangan sektor pertanian dapat berlangsung secara optimal. Pentingnya peran iklim tersebut mendorong dilakukannya analisis yang diharapkan dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan secara tepat. Global circulation model (GCM) dapat digunakan untuk menganalisis curah hujan dalam skala global tetapi belum dapat menjelaskan keragaman skala lokal yang lebih rinci. Statistical downscaling (SD) merupakan suatu teknik pemodelan yang memanfaatkan informasi yang dihasilkan GCM untuk memprediksi curah hujan. Prinsip dasar SD adalah menghubungkan data berskala global (GCM) dengan data berskala lokal (curah hujan). Model SD dapat berupa model parametrik, nonparametrik, maupun semiparametrik (gabungan model parametrik dan nonparametrik). Model semiparametrik dapat mengatasi kelemahan dari model SD parametrik yang memerlukan asumsi sangat ketat dan model SD nonparametrik yang mempunyai kesulitan dalam melakukan seleksi model dan penentuan model terbaik. Tujuan penelitian ini adalah membangun model SD semiparametrik untuk memprediksi data curah hujan. Data curah hujan bulanan dari stasiun klimatologi di Kabupaten Indramayu pada tahun 1979-2008 digunakan sebagai peubah respon sedangkan data presipitasi luaran GCM Climate Model Intercomparison Project (CMIP5) dengan waktu tunda digunakan sebagai peubah penjelas . Data penelitian dibagi menjadi dua bagian yaitu data tahun 1979-2007 untuk pemodelan dan data tahun 2008 untuk validasi. Analisis komponen utama (AKU) yang digunakan untuk mereduksi dimensi data luaran GCM menghasilkan empat komponen utama (KU). Empat komponen utama terpilih tersebut selanjutnya diplotkan dengan curah hujan untuk melihat pola hubungan fungsional pada masing-masing KU. Plot dibuat pada berbagai kemungkinan derajat bebas untuk melakukan pengepasan pola. Jumlah derajat bebas optimum ditentukan menggunakan kriteria GCV minimum. Pada komponen utama yang memiliki hubungan fungsional nonparametrik akan dibangkitkan basis spline yang meliputi penentuan jumlah simpul dan pembangkitan basis fungsi pangkat terpotong. Selanjutnya pendugaan parameter model dilakukan menggunakan model linear campuran. Pemeriksaan asumsi dan kekonsistenan model pada model yang telah diperoleh merupakan tahapan terakhir pada analisis ini. Hasilnya menunjukkan bahwa pola hubungan fungsional curah hujan dengan komponen utama GCM tidak membentuk pola parametrik tertentu, tetapi hubungannya dapat berupa gabungan parametrik dan nonparametrik yaitu semiparametrik kubik. Model ini lebih baik daripada model linier dan kuadratik. Jumlah titik simpul optimum model ini adalah 14, 8, 7, dan 5 masing-masing untuk KU1, KU2, KU3, dan KU4. Namun demikian, sisaan yang dihasilkan oleh model ini tidak homogen. Salah satu cara mengatasi masalah ini adalah dengan menambahkan peubah boneka ke dalam model. Hasil prediksi model SD semiparametrik dengan peubah boneka mempunyai kecenderungan yang lebih mirip dengan pola data aktual dibandingkan dengan model SD semiparametrik tanpa peubah boneka. Hal ini ditunjukkan dengan peningkatan nilai korelasi dari 0.89 menjadi 0.99 dan penurunan nilai RMSEP dari 68.88 menjadi 32.58. Penambahan peubah boneka ke dalam model SD semiparametrik juga dapat menggantikan komponen acak, sehingga model SD semiparametrik berubah menjadi model parametrik. Model SD semiparametrik dengan peubah boneka memberikan hasil prediksi data curah hujan yang konsisten sampai dengan lima tahun ke depan.
Keyword: statistical downscaling, global circulation model, semiparametrik, spline, model linier campuran

Judul: Studi Kasus Liver Neoplasia pada Anjing Shih Tzu
Abstrak: Liver neoplasia is the excessive and uncontrolled replication of hepatocytes that forms nodules visible in ultrasonography. The purpose of this study is to study and discuss the characteristic, diagnosis and treatment of liver neoplasm through the interpretation of ultrasonography and hematology in a Shih Tzu dog. Ultrasonography is conducted with a Chison Q8 ultrasound machine with a 5 to 7 MHz frequency convex probe on lateral recumbency. The blood cells, liver enzymes and nodules sizes were the main parameters in this study. The results in the period of three years from 2021 to 2023 were interpreted and supported with secondary data sources. The Shih Tzu dog is 14 years old in the year 2023 with a body weight of 5.21kg. No obvious clinical signs were observed during previous examinations. However, lethargy, vomiting and anorexia were recorded in its latest examination. Thrombocytosis, granulocytosis, high liver enzymes and hypoglycemia, which are some of the neoplastic clinical manifestations were also presented by this patient. Besides, liver neoplasm, spleen neoplasm and biliary sludge were the sonogram findings of this patient. The liver and spleen neoplasm was observed stable, while the biliary sludge volume fluctuated. The treatment strategy recorded is Ondansetron, Samylin®, Ornipural and Ursodeoxycholic acid.
Keyword: Blood biochemistry profile, Hematology, Liver Neoplasia, Shih Tzu, Ultrasonography