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: 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: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: