Judul: Pendugaan Parameter Distribusi Gamma Pada Quantile Mapping Menggunakan Self Organizing Map Untuk Koreksi Bias Data Curah Hujan
Abstrak: Hujan memiliki pengaruh yang besar pada kehidupan manusia. Aktifitas manusia sangat tergantung kepada hujan baik langsung maupun tidak langsung. Sehingga untuk meningkatkan kesejahteraan kehidupan manusia, maka pemahaman yang baik mengenai hujan perlu dimiliki. Pemahaman tentang hujan dapat dimulai dari pemahaman terhadap data curah hujan. Data curah hujan tersedia dari banyak sumber, di antaranya melalui pencatatan langsung kejadian hujan di permukaan bumi, maupun dari pendekatan melalui transformasi citra satelit. Data curah hujan hasil estimasi citra satelit merupakan produk suatu algoritma, sehingga sangat memungkinkan untuk memiliki bias terhadap kejadian hujan sebenarnya di permukaan bumi. Namun demikian, ketersediaan data estimasi curah hujan secara spasial temporal lebih baik dibanding data observasi. Data estimasi satelit tersedia di seluruh permukaan bumi dengan interval spasial yang homogen, tergantung resolusi masing-masing satelit, sedangkan data observasi tidak tersedia merata secara spasial. Di lokasi yang jauh dari populasi, keberadaan lokasi pencatatan curah hujan sangat jarang. Pada penelitian ini diuraikan mengenai pembentukan data curah hujan baru yang berasal dari data estimasi hasil transformasi citra satelit, namun telah melalui prosedur koreksi bias dengan acuan data observasi. Sehingga data estimasi curah hujan baru tersebut dapat lebih mendekati data observasi. Metode koreksi bias yang digunakan adalah Quantile Mapping (QM). QM bekerja dengan menyamakan peluang kemunculan suatu nilai dalam suatu data dengan peluang kemunculan nilai yang sama di data yang lain. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan Self Organizing Map (SOM) untuk menjalankan prosedur koreksi bias secara spasial. Algoritma SOM memberikan bahan koreksi terhadap data estimasi secara spasial yang berasal dari data lokasi titik. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa secara statistik, dataset baru yang dihasilkan memiliki kesalahan yang lebih kecil dibanding dataset estimasi curah hujan sebelumnya.
Keyword: Climate Hazard Group, Gamma distribution, Moment of Statistics, Quantile Mapping, Self Organizing Map

Judul: Pengembangan Prediksi Regresi Gerombol Sebaran Gamma pada Statistical Downscaling Untuk Pendugaan Curah Hujan Harian (Aplikasi pada Curah Hujan Harian di Beberapa Stasiun di Jawa Barat periode 2010 – 2019)
Abstrak: Letak geografis Indonesia dilalui hembusan angin muson (monsoon) menjadikan Indonesia memiliki dua musim yaitu musim kemarau dan musim penghujan. Iklim tropis dan kelembapan udara tinggi membuat musim penghujan dapat berlangsung lebih lama dibanding musim kemarau. Informasi mengenai curah hujan sangat penting untuk diketahui terutama dalam bidang pertanian yang produktivitasnya bergantung pada cuaca dan ketersediaan air. Metode Statistical downscaling (SD) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pendugaan curah hujan. Metode ini membuat Informasi data berskala global GCM sebagai peubah prediktor diproyeksikan terhadap informasi skala lokal sebagai peubah respon. Peubah prediktor mempunyai korelasi tinggi antar peubah dan menyebabkan adanya multikolinearitas. Teknik pereduksian dimensi atau seleksi peubah dapat digunakan untuk mengatasinya. Penelitian mengenai pendugaan curah hujan menggunakan metode SD dengan regresi gerombol telah dilakukan sebelumnya. Metode yang digunakan antara lain regresi gerombol dengan peubah dummy, regresi gerombol yang dibandingkan dengan metode Regresi Komponen Utama (RKU) dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) dan regresi gerombol sebaran Gamma. Hasil dari penelitian tersebut regresi gerombol menghasilkan Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) yang lebih kecil jika dibandingkan dengan RKU dan RKTP. Selain itu, pada regresi gerombol sebaran Gamma terbukti mampu memodelkan data curah hujan dengan baik, namun belum mampu menghasilkan nilai dugaan curah hujan. Penelitian yang dilakukan merupakan kajian lanjutan regresi gerombol sebaran Gamma untuk dapat melakukan dugaan pada data curah hujan. Penelitian ini terbagi kedalam dua kajian. Kajian pertama yaitu simulasi regresi gerombol dengan sebaran Gamma dan sebaran Normal. Kajian kedua yaitu penerapan regresi gerombol pada data curah hujan harian di stasiun Bandung, Bogor, Citeko dan Jatiwangi. Analisis komponen utama terlebih dahulu dilakukan untuk pereduksian data prediktor (GCM) sebagai solusi untuk multikolinearitas. Simulasi regresi gerombol dibagi kedalam simulasi dua kelompok dan tiga kelompok. Hal ini bertujuan untuk melihat kemampuan regresi gerombol mengelompokkan data sesuai sebaran sebenarnya. Simulasi dua kelompok memiliki (3) skenario dengan model Gamma-Gamma (GG), Normal-Normal (NN) dan Gamma-Normal (GN). Simulasi tiga kelompok memiliki (4) skenario dengan model Gamma-Gamma-Gamma (GGG), Normal-Normal-Normal (NNN), Gamma- Normal-Normal (GNN) dan Gamma-Gamma-Normal (GNN). Sebaran Gamma dengan parameter bentuk (ξ) yaitu ξ = 0,5, ξ = 0,85 dan ξ = 15. Hasil simulasi menunjukkan regresi gerombol untuk skenario sebaran Gamma, normal dan campuran tersebut mampu membentuk gerombol dengan tepat dan sesuai dengan karakteristik data sebenarnya. Penerapan regresi gerombol pada curah hujan harian stasiun hujan Bogor, Bandung, Citeko dan Jatiwangi dilakukan pemodelan tanpa gerombol (regresi Gamma) dan dengan penggerombolan sebaran campuran Gamma-Normal. Prediksi data dilakukan dengan pendekatan jarak centroid dan jarak antar amatan. Regresi gerombol memberikan nilai RMSEP lebih kecil jika dibandingkan dengan tanpa pengerombolan. Pendugaan pada regresi gerombol dilakukan sebanyak dua dan tiga gerombol. Hasil menunjukkan tiga gerombol menghasilkan RMSEP lebih baik dari dua gerombol. Model terbaik bagi seluruh stasiun hujan adalah model Gamma-Normal-Normal (GNN) yaitu model dengan satu sebaran Gamma dan dua kelompok Normal. Metode prediksi dengan pendekatan jarak centroid dan jarak antar amatan mempunyai kemampuan yang sama dalam melakukan prediksi data
Keyword: cluster regression, Gamma distribution, General circulation model, principal component analysis, Statistical downscaling

Judul: Peptides Hydrolysate Derived from Collagen of Snakehead Murrel (Channa striata) Skin Demonstrate Anti-oxidant and Anti-cholesterol Activities.
Abstrak: Anti-cholesterol and anti-oxidant play crucial role to combat cardiovascular disease (CVD) related to formation of arterial plagues from oxidation of cholesterol. In the past decades, research on bioactive peptides demonstrating anti-cholesterol and anti-oxidant activities have been reported as the alternative drugs. In this study, acid soluble collagen was extracted from the skin of snakehead murrel and employed to induce production of collagenase by Bacillus licheniformis F11.4. The collagenases secreted were in turn purified through AKTA Purifier (ion exchange, DEAE column) and used to produce peptides hydrolysate. The purified enzymes were grouped in two distinct collagenase fractions, designated as fraction D and F. Peptides hydrolysate produced by the fraction D was found to demonstrate HMG-CoA inhibitor activity comparable to pravastatin and limited anti-oxidant activity. Meanwhile, peptides hydrolysate generated using the fraction F demonstrated anti-oxidant activity comparable to BHT (2mM), vitamin C (2mM) and vitamin E (2mM), but limited HMG-CoA activity. Combination of the fraction D and F resulted in substantial HMG-CoA inhibition and anti-oxidant activities.
Keyword: Anti-cholesterol, anti-oxidant, bioactive peptide, collagen, collagenase, snakehead murrel