Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Menggunakan Regresi Linier Dengan Persentil L1 Dan Persentil L2 Untuk Pendugaan Curah Hujan
Abstrak: Salah satu fenomena perubahan iklim yang berdampak besar bagi manusia dan makhluk hidup lainnya adalah curah hujan ekstrim. Dampak kerugian dari curah hujan ekstrim mempengaruhi hampir semua aspek pertanian. Sebagai upaya untuk mengantisipasi akibat permasalahan tersebut perlu dibangun satu model peramalan curah hujan di suatu wilayah tertentu. Peramalan curah hujan ini memberikan informasi yang sangat berguna khususnya pada bidang pertanian. Statistical downscaling (SDS) merupakan teknik analisis statistik yang menggambarkan hubungan antara data curah hujan (berskala lokal) dengan data presipitasi (berskala global) yang merupakan luaran dari data General Circulation Model (GCM). Data luaran GCM memiliki karakteristik berdimensi tinggi dan terdapat multikolinieritas. Metode untuk mengatasi masalah multikoliniertas dapat diatasi antara lain dengan analisis komponen utama (AKU), regresi gulud, lasso, dan elastic net. Pada regresi gulud dan lasso nilai parameter λ berperan dalam mengontrol besarnya penyusutan koefisien regresi. Salah satu cara untuk mencari nilai λ yang optimal adalah metode validasi silang. Metode validasi silang ini memiliki kelebihan ketika jumlah data amatan sedikit, namun metode ini menunjukkan adanya ketidakstabilan pada saat proses validasi silang apabila diulang sampai k kali. Oleh sebab itu berdasarkan hasil kajian, metode persentil L1 memberikan nilai akurasi yang lebih stabil dibandingkan regularisasi L1. Persentil merupakan suatu teknik validasi silang yang dipertimbangkan untuk prosedur kestabilan pemilihan λ dalam dugaan koefisien regresi. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan model SDS menggunakan regresi linier dengan persentil L1 dan persentil L2 untuk menduga curah hujan. Kemudian, kedua metode tersebut akan dipilih model yang terbaik berdasarkan nilai RMSEP terkecil dan korelasi terbesar. Data respon yang digunakan adalah data curah hujan bulanan 11 pos hujan dari Kabupaten Indramayu dan sekitarnya pada periode 1981-2013. Penelitian ini menggunakan ZOM 79 yang mencakup 4 pos hujan yaitu Gegesik, Karangkendal, Krangkeng dan Sukadana. Data peubah bebas diperoleh dari data presipitasi CMIP5 (multi-model ensemble Phase 5 Couple Model Intercomparisson Project). Tahapan analisis data adalah (1) Menentukan pergeseran waktu untuk data pada tiap grid data GCM; (2) Analisis dengan teknik persentil L1 dan persentil L2 untuk mengatasi masalah multikolinieritas pada peubah bebas yang merupakan data presipitasi dari luaran GCM; (3) Menentukan parameter pengontrol (λ) persentil L1 dan persentil L2 yang optimum diperoleh dari Cross Validation Error (CVE) terkeci; Nilai λ optimum yang terpilih dari teknik persentil L1 dan persentil L2 digunakan dalam model SDS dengan respon menyebar normal; Pemilihan model terbaik dilakukan berdasarkan nilai RMSEP terkecil; (4) Menguji konsistensi model penduga pada beberapa tahun. Prediksi curah hujan menggunakan teknik persentil L1 dengan penambahan peubah dummy (RMSEP=18.87 mm/bulan; r=0.99) lebih baik daripada dengan persentil L1 tanpa peubah dummy (RMSEP=72.42 mm/bulan; r=0.76). Demikian juga, prediksi curah hujan menggunakan teknik persentil L2 dengan dummy (RMSEP=26.64 mm/bulan; r=0.97) lebih baik daripada menggunakan persentil L2 tanpa dummy (RMSEP=71.11 mm/bulan; r=0.79). Pendugaan prediksi curah hujan menggunakan model dengan peubah dummy lebih konsisten daripada menggunakan model tanpa dummy. Pengujian konsistensi model tersebut, berdasarkan hasil simpangan baku dari nilai korelasi pada setiap waktu. Secara umum, hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Prediksi curah hujan dengan persentil L1 dan persentil L2 lebih baik daripada validasi silang hanya satu kali; (2) Penambahan peubah dummy pada teknik persentil L1 dan persentil L2 memperbaiki hasil prediksi curah hujan;
Keyword: general circulation model, gulud, lasso, peubah dummy, persentil, statistical downscaling

Judul: Pemodelan Linier Sebaran Gamma Dan Pareto Terampat Dengan Regularisasi L1 Pada Statistical Downscaling Untuk Pendugaan Curah Hujan Bulanan.
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: 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: