Judul: Model Aditif Terampat Vektor Dengan Komponen Utama Untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus: Indramayu).
Abstrak: Perubahan iklim yang terjadi beberapa tahun terakhir ini mengakibatkan terjadinya curah hujan ekstrim. Curah hujan ekstrim ini berpotensi menimbulkan banjir yang akhirnya dapat mengakibatkan gagal panen. Oleh karena itu pemodelan curah hujan diperlukan untuk meminimumkan dampak yang terjadi. Statistical downscaling (SD) merupakan model statistik yang digunakan untuk menduga curah hujan (berskala lokal) dengan memanfaatkan informasi dari data luaran global circulation model (GCM). Data GCM adalah data hasil simulasi komputer yang memanfaatkan kaidah fisika, kondisi lautan, dan perubahan iklim pada atmosfer bumi yang dapat digunakan untuk menduga unsurunsur iklim saat ini ataupun di masa yang akan datang. Permasalahan yang muncul dalam metode SD adalah penentuan teknik statistika yang tepat untuk memodelkan curah hujan ekstrim. Sebaran nilai ekstrim yang biasa digunakan dalam teori nilai ekstrim adalah generalized extreme value (GEV) dan generalized pareto distribution (GPD). Penggunaan sebaran GEV memiliki kelemahan yaitu akan menghilangkan banyak data amatan. Oleh karena itu diusulkan untuk menggunakan GPD. Pemodelan yang dapat digunakan dalam SD antara lain model aditif terampat (generalized additive model/GAM) yang dapat mengatasi pengaruh nonlinier masing-masing peubah penjelas terhadap peubah respon dengan teknik pemulusan. Kekurangan dari metode ini adalah GAM hanya terbatas pada sebaran-sebaran yang termasuk ke dalam sebaran keluarga eksponensial, sedangkan GPD tidak termasuk ke dalam sebaran keluarga eksponensial. Selain itu, metode GAM hanya dapat membuat satu fungsi hubung dari parameter sebarannya. Permasalahan tersebut, diatasi dengan vector generalized additive model (VGAM). Teknik ini merupakan perluasan dari model aditif terampat karena VGAM yang tidak terbatas pada sebaran keluarga eksponensial. Tujuan dari penelitian ini adalah menduga curah hujan ekstrim menggunakan VGAM berdasarkan sebaran GPD di Kabupaten Indramayu. Data curah hujan di Indramayu digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM sebagai peubah penjelas. Data penelitian dibagi menjadi dua yaitu data tahun 1979-2007 untuk pemodelan dan data tahun 2008 sebagai validasi model. Ukuran grid data GCM yang digunakan yaitu ukuran 6 × 6 dan 8 × 8. Sifat dari data GCM yang berdimensi tinggi dan terdapat multikolinearitas diatasi dengan menggunakan analisis komponen utama. Pemodelan VGAM dilakukan terhadap data yang lebih besar dari nilai ambang dengan menggunakan metode backfitting vector. Pemilihan nilai ambang ini dilakukan dengan menggunakan mean residual life plot (MRLP). Pemulusan data menggunakan pemulusan spline dan pemilihan derajat bebas optimum dilakukan dengan memilih nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil. Pemodelan dilakukan dengan memodelkan keseluruhan bulan, dan membagi bulan dalam empat kelompok. Kelompok tersebut adalah bulan hujan, peralihan hujan-kering, kering, dan peralihan kering-hujan. Model yang dibuat adalah model keseluruhan dan model setiap kelompok. Hasil analisis komponen utama menghasilkan dua komponen utama untuk data grid 6 × 6 dan empat komponen utama untuk data grid 8 × 8 . Proporsi keragaman kumulatif yang dihasilkan adalah 96% untuk data ukuran grid 6 × 6 dan 95% untuk grid 8 × 8 . Berdasarkan hasil MRLP diperoleh nilai ambang secara keseluruhan adalah 145. Nilai ambang untuk kelompok bulan hujan, peralihan hujan-kering, kering, dan peralihan kering-hujan berturut-turut adalah 145, 100,10 dan 45. Hasil pemodelan VGAM pada tahap awal menunjukkan data grid 6 × 6 menghasilkan nilai root mean square error prediction (RMSEP) yang lebih rendah dibandingkan dengan data grid 8 × 8 .
Keyword: generalized pareto distributions, model aditif terampat vektor, statistical downscaling, teori nilai ekstrim

Judul: Statistical Downscaling dengan Model Aditif Terampat untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim
Abstrak: Perubahan iklim global dapat meningkatkan kejadian curah hujan ekstrim. Curah hujan ekstrim adalah kondisi curah hujan di atas atau di bawah rata-rata kondisi normalnya. Curah hujan ekstrim, secara garis besar dapat dibedakan menjadi curah hujan ekstrim basah yang berdampak kebanjiran dan curah hujan ekstrim kering yang berdampak kekeringan. Analisis yang mengkaji kejadian-kejadian ekstrim dibutuhkan untuk memperkecil dampak buruk karena adanya kejadian curah hujan ekstrim tersebut. Model-model dalam menganalisis curah hujan sudah banyak diterapkan di antaranya global circulation model (GCM). Skala spasial yang digunakan dalam GCM masih bersifat global. Data ini tentu saja tidak dapat menjelaskan variabilitas dalam skala lokal yang lebih detail. Teknik untuk menurunkan ukuran skala spasialnya salah satunya dengan menggunakan statistical downscaling (SD). SD merupakan suatu teknik yang menggunakan model statistika untuk mengetahui hubungan antara suatu data yang berskala global dengan data yang berskala lokal. Karakteristik data GCM yang bersifat nonlinear dan berdimensi besar mengakibatkan kesulitan dalam analisis, terlebih lagi jika peubah penjelasnya semakin banyak. Permasalahan ini dapat diatasi dengan suatu metode alternatif yang lebih fleksibel terhadap asumsi yang disebut metode nonparametrik. Dalam penelitian ini, metode nonparametrik yang digunakan adalah model aditif terampat yang merupakan perluasan dari model aditif dan didasarkan pada model regresi linear dengan memodelkan peubah respon sebagai kombinasi aditif dari hubungan fungsional peubah penjelas yang tidak memerlukan adanya asumsi mengenai distribusi sisaan. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa dugaan curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu dengan menggunakan model statistical downscaling berbasis model aditif terampat yang dihasilkan menunjukkan kecenderungan yang mirip dengan pola data aktualnya dengan nilai RMSE dan RMSEP berturut-turut sebesar 67.676 dan 40.113. Pendugaan curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu tiga tahun ke depan memberikan hasil dugaan terbaik dari semua periode analisis yang digunakan dengan nilai korelasi sebesar 0.787.
Keyword: curah hujan ekstrim, global circulation model, statistical downscaling, model aditif terampat

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: