Judul: Pemodelan Hybrid Analisis Spektrum Singular dan Support Vector Regression untuk Prediksi Curah Hujan di Indonesia
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang rentan terhadap bencana alam dan lebih dari 78% merupakan bencana hidrometeorologi. Salah satu penyebab terjadinya bencana hidrometeorologi adalah curah hujan yang berlebih atau berkurang sehingga prediksi hujan sangat diperlukan untuk menyusun perencanaan dan pengambilan keputusan dalam manajemen risiko bencana. Pendekatan dalam pemodelan curah hujan telah banyak dilakukan seperti ARIMA, Support Vector Regression (SVR), dan Analisis Spektrum Singular (ASS). Saat ini banyak dikembangkan pemodelan hybrid guna meningkatkan keakuratan prediksi. Dalam penelitian ini digunakan model hybrid ASS-SVR untuk pemodelan curah hujan pada tiga lokasi yang mewakili tipe curah hujan di Indonesia antara lain Kemayoran dengan tipe hujan monsunal, Supadio dengan tipe hujan ekuatorial, dan Pattimura dengan tipe hujan lokal. Dalam model hybrid, metode ASS digunakan untuk menguraikan dan mengidentifikasi komponen yang terkandung dalam data deret waktu curah hujan. Selain metode ASS konvensional, digunakan juga metode ASS Auto (ASS-A) yang menggunakan metode gerombol pautan rata-rata dalam tahap pengelompokan. Selanjutnya, metode SVR digunakan untuk pemodelan dan prediksi curah hujan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan bulanan dari tiga stasiun yaitu Kemayoran, Supadio, dan Pattimura. Rentang data yang digunakan pada masing-masing stasiun antara lain Stasiun Kemayoran dari tahun 1980-2020, Stasiun Supadio 1981-2020, dan Stasiun Pattimura 2001-2020. Data hujan dibagi menjadi dua yaitu data latih (±90%) dan data uji (±10%). Selain pemodelan hybrid, dilakukan juga pemodelan nonhybrid sebagai pembanding menggunakan metode ASS, metode SVR, dan metode ARIMA. Dalam pemodelan hybrid, data latih dibagi menjadi 2 yaitu data latih hybrid (±80%) dan data validasi hybrid (±10%). Hal ini dilakukan untuk mengoreksi hasil penguraian metode ASS atau metode ASS-A yang memiliki ketergantungan dengan data setelahnya jika dilakukan secara sekaligus. Setelah diperoleh model penguraian yang optimal, data validasi hybrid dan dan data uji diterapkan secara sekuensial pada model tersebut. Hasil penguraian data curah hujan dengan metode ASS diperoleh komponen tren, musiman/siklus dengan periode tertentu, dan noise. Hasil penguraian pada Stasiun Kemayoran diketahui terdapat komponen tren, komponen musiman (periode 4, 6, 8, dan 12 bulan), komponen siklus (periode 2-3 tahun) dan noise. Hasil penguraian pada Stasiun Supadio diperoleh komponen tren, komponen musiman pertama (periode 2,4; 6, dan 12 bulan), komponen musiman kedua (periode 2 bulan), dan noise. Hasil penguraian pada Stasiun Pattimura teramati komponen tren, komponen musiman (periode 6 dan 12 bulan), komponen siklus (periode 2-3 tahun), dan noise. Hasil penguraian curah hujan dengan metode ASS-A diperoleh hasil yang tidak berbeda signifikan dengan metode ASS sehingga metode ASS-A dapat menjadi koreksi untuk hasil penguraian dengan metode ASS. Hasil penguraian komponen curah hujan dengan metode ASS pada tiga stasiun mampu menangkap berbagai pengaruh global dan regional pada curah hujan di Indonesia. Pengaruh global yang bersifat interannual seperti ENSO dan IOD hanya terlihat pada pola hujan monsunal (Kemayoran) dan pola hujan lokal (Pattimura). Pengaruh tersebut lebih besar terlihat pada pola hujan dengan tipe lokal dibandingkan tipe monsunal, sedangkan pada pola hujan ekuatorial (Supadio) tidak terlihat adanya pengaruh global yang bersifat interannual tersebut. Metode SVR dalam pemodelan hybrid digunakan untuk pemodelan dan prediksi curah hujan. Peubah bebas diperoleh dari beberapa lag signifikan dari tiap komponen hasil penguraian metode ASS (ASS-A) dan peubah responnya berupa curah hujan ke-t+1.
Keyword: Hybrid model, Singular Spectrum Analysis, Support Vector Regression, rainfall prediction

Judul: Model Aditif Statistical Downscaling untuk Prediksi Curah Hujan
Abstrak: Perubahan iklim di Indonesia sering menjadi ancaman serius, khususnya di bidang pertanian. Peubah yang sering digunakan dalam penelitian yang berkaitan dengan dampak perubahan iklim adalah curah hujan. Oleh karena itu, peramalan curah hujan akan memberikan kontribusi positif bagi pembangunan pertanian. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan data satelit Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) dan data luaran Global Circulation Model (GCM) untuk meramal curah hujan. Data satelit TRMM dan data GCM digunakan sebagai peubah prediktor, sedangkan peubah responnya adalah data curah hujan lokal yaitu data curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu pada periode 1998 sampai dengan 2008. Data TRMM dan GCM merupakan data iklim yang bersifat global, oleh karena itu untuk mendapatkan data curah hujan yang bersifat lokal perlu diterapkan Statistical Downscaling (SD). Pada umumnya data TRMM dan GCM berdimensi besar dan multikolinear, masalah ini diselesaikan dengan menggunakan Analisis Komponen Utama (AKU). Sebuah metode pemulusan spline digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara data curah hujan dengan komponen utama (KU) TRMM dan GCM yang belum diketahui secara pasti. Masalah hubungan nonlinier diatasi dengan suatu metode alternatif yang lebih fleksibel terhadap asumsi yang disebut metode nonparametrik. Metode nonparametrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah model aditif dengan menggunakan algoritma backfitting. Secara rinci penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengetahui pola hubungan antara data curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM menggunakan metode pemulusan spline; (2) membentuk model aditif SD untuk menduga curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM; dan (3) membandingkan model aditif SD dengan data TRMM dan dengan GCM. Analisis komponen utama menghasilkan satu KU data TRMM pada 96% proporsi kumulatif dan empat KU data GCM pada 95% proporsi kumulatif. Proses pemulusan menunjukkan bahwa data curah hujan memiliki hubungan nonlinier dengan KU1-TRMM, KU3-GCM dan KU4-GCM, dan linear dengan KU1-GCM dan KU2-GCM. Dari seleksi model yang dilakukan diperoleh bahwa tingkat akurasi model aditif SD dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka lebih tinggi dari pada KU GCM dan peubah boneka. Model dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 24.07, 25.93, dan 0.98, sedangkan model dengan prediktor KU GCM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 28.08, 31.85, dan 0.975. Dengan demikian nilai dugaan curah hujan dari model aditif SD dengan data TRMM dapat dimanfaatkan sebagai penduga data curah hujan yang hilang.
Keyword: Tropical Rainfall Measuring Mission, Global Circulation Model, Statistical Downscaling, Principal Component Analysis, Additive Model

Judul: Kandungan nutrisi dan kadar kolesterol daging domba garut masa menyusu (Milk Lamb), muda (lumb) dan dewasa (Mutton)
Abstrak: Sheep meat is the god source of essential amino acids and other important nutrients for human growth. However, there is a controversial myth that mutton contains cholesterol which can generate a cardiovascular disease. Sheep m& is divided into milk lamb: lamb and muttoe milk lamb is derived h m pre-weaned lamb. Lamb is derived from post-weaned lamb with age is no more than one year. Mutton is derived from adult sheep. It has been known that the younger the sheep, the lesser the lipid content of the meat And so the cholesterol content of the meat.
Keyword: