Judul: Pendugaan Curah Hujan Harian melalui Pemodelan Dua Tahap dengan Klasifikasi Bagging dan Boosting pada Statistical Downscaling.
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang berada di wilayah khatulistiwa dan mempunyai iklim yang tropis, dimana bidang pertanian memiliki peranan besar dalam perekonomian penduduknya. Penelitian tentang pendugaan curah hujan dapat dimanfaatkan untuk menunjang keberhasilan perekonomian pada bidang pertanian di Indonesia. Pendugaan curah hujan salah satunya dapat dilakukan dengan teknik Statistical Downscaling (SD). SD adalah teknik untuk mendapatkan model yang dapat menganalisis hubungan antara data global skala besar dan data lokal skala kecil. Teknik SD dapat digunakan untuk memprediksi data curah hujan lokal dengan menggunakan data keluaran Global Clmate Model (GCM) sebagai data global berskala besar. Pendugaan curah hujan bulanan menggunakan teknik SD melalui pemodelan dua tahap dengan metode klasifikasi telah dilakukan sebelumnya. Metode klasifikasi yang telah digunakan antara lain yaitu regresi linier gerombol, CART, regresi logistik biner, dan regresi logistik ordinal. Hasilnya, pendugaan curah hujan bulanan dengan pemodelan dua tahap menghasilkan nilai Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) yang lebih kecil jika dibandingkan dengan pemodelan langsung menggunakan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP), namun akurasi klasifikasi yang dihasilkan masih berkisar antara 55% sampai dengan 60%. Dalam penelitian ini, teknik SD dalam pemodelan dua tahap dengan klasifikasi digunakan untuk memprediksi data curah hujan harian. Tahap pertama, kekuatan metode Bagging dan Boosting dalam klasifikasi digunakan untuk menentukan kelompok curah hujan. Tahap kedua, RKTP digunakan untuk memprediksi curah hujan di setiap kelas. Kemampuan model diuji di empat stasiun yang terletak di Provinsi Jawa Barat, yaitu Bandung, Bogor, Citeko dan Jatiwangi. Metode klasifikasi Bagging dan Boosting merupakan metode Ensemble Learning, dimana dalam pengambilan keputusannya menggunakan konsep majority vote, sehingga akurasi yang dihasilkan lebih besar. Bagging membuat pohon klasifikasi lengkap pada setiap iterasinya dengan mengambil contoh acak dengan pengembalian (bootstrap) yang kemudian melakukan agregasi (aggregating) pada pengambilan keputusan akhir. Boosting melakukan pembobotan dengan merubah weak learner menjadi strong learner pada setiap iterasinya. Dengan meningkatnya nilai akurasi, diharapkan nilai kebaikan model yang didapat menjadi semakin baik. Ukuran kebaikan model yang digunakan yaitu RMSEP sebagai ukuran penyebaran dan Koefisien Keragaman (KK) sebagai ukuran pemusatan. Semakin kecil nilai RMSEP dan KK yang dihasilkan maka model pendugaan curah hujan yang didapat akan semakin baik. Hasil awal pendugaan dua tahap dengan akurasi 100% menghasilkan nilai RMSEP dan KK yang lebih kecil jika dibandingkan dengan hasil pendugaan satu tahap langsung dengan RKTP. Terdapat empat tipe pengelompokan yang digunakan pada penelitian ini, yaitu pengelompokan hujan dan tidak hujan, curah hujan (CH) ≤ 5 mm/hari dan CH > 5 mm/hari, CH ≤ median dan CH > median, serta CH ≤ rataan dan CH > rataan. Pada pendugaan dua tahap dengan klasifikasi, terdapat kasus ketidakseimbangan data di beberapa pengelompokan curah hujan. Oleh karena itu, terlebih dahulu dilakukan penanganan data tidak seimbang menggunakan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasilnya, SMOTE dapat lebih menyeimbangkan jumlah amatan dan proporsi pada setiap kelompok dengan data tidak seimbang. Selisih antara sensitivitas dan spesifisitas juga menjadi lebih kecil. Hasil yang diperoleh dari validasi silang 5 lipatan dengan 2 pengulangan menunjukkan bahwa pengelompokan hujan dan tidak hujan memiliki hasil klasifikasi yang lebih unggul, meskipun pada pemodelan dua tahap awal, pengelompokan yang lebih unggul adalah kategori kelompok dengan batas rataan. Pemodelan klasifikasi Boosting
Keyword: bagging, boosting, curah hujan, RMSEP, statistical downscaling

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling untuk Menduga Curah Hujan dengan Regresi Linear Gerombol dan Pemodelan Dua Tahap
Abstrak: Curah hujan merupakan salah satu peubah iklim yang paling sering digunakan dalam studi dampak perubahan iklim. Informasi mengenai curah hujan sangat penting untuk diketahui terutama dalam bidang pertanian. Pendugaan curah hujan dapat dilakukan dengan memanfaatkan data luaran Global Circulation Model (GCM). Akan tetapi data GCM merupakan data skala global, sehingga dibutuhkan suatu teknik untuk mendapatkan informasi pada data skala lokal yang dinamakan teknik statistical downscaling. Karakteristik data GCM yang melibatkan banyak peubah prediktor memungkinkan terjadinya multikolinearitas antar peubah. Beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut adalah teknik pereduksian dimensi, seleksi peubah, dan penyusutan koefisien. Beberapa kajian yang telah dilakukan menyimpulkan bahwa penambahan peubah dummy kelompok curah hujan membuat model pendugaan curah hujan menjadi lebih baik. Akan tetapi model dengan peubah dummy pada penelitian sebelumnya tidak dapat digunakan untuk prediksi curah hujan pada periode ke depan karena peubah dummy yang digunakan adalah data curah hujan itu sendiri. Oleh karena itu, perlu dilakukan pendugaan terlebih dahulu pada peubah dummy yang akan dimasukkan pada model pendugaan curah hujan. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan curah hujan dengan analisis regresi komponen utama (RKU) dan regresi gerombol. Pada analisis regresi komponen utama, dilakukan penambahan dummy klasifikasi curah hujan ≤ 100 mm/bulan dan > 100 mm/bulan. Pendugaan dummy klasifikasi curah hujan dilakukan dengan menggunakan model regresi logistik dan Classification and Regression Trees (CART). Oleh karena itu, pemodelan curah hujan pada penelitian ini menggunakan pemodelan dua tahap. Pada analisis regresi gerombol, jumlah gerombol ditetapkan di awal dengan menggunakan 2 gerombol. Penelitian ini menggunakan data observasi Global Precipitation Climatology Project (GPCP) versi 2.2. Data kovariat diambil dalam domain 7 × 7 grid (49 kovariat) pada sistem koordinat 101.25o-116.25o BT dan 13.75o LS – 1.25o LU dengan lebar grid sebesar 2.5o×2.5o. Data peubah respon adalah data curah hujan bulanan dari 11 pos pengamatan curah hujan di Kabupaten Indramayu, yaitu Kr Anyar, Pusakanegara, Tulangkacang, Dempet, Indramayu, Juntinyuat, Losarang, Gegesik, Karangkendal, Krangkeng, dan Sukadana. Untuk mendapatkan nilai RMSEP pada setiap model pendugaan, data dibagi menjadi data training dan data testing dengan metode K-fold cross validation. K-fold cross validation atau validasi silang membagi data menjadi k bagian, kemudian sebanyak k-1 bagian akan digunakan sebagai data training dan 1 bagian akan digunakan sebagai data testing. Proses ini diulangi sebanyak k kali sehingga setiap bagian pernah dijadikan data uji sebanyak 1 kali. Pada penelitian ini digunakan validasi silang dengan 10-fold. Secara umum, pendugaan model dengan RKU dan RKU-dummy logistik memberikan nilai RMSEP yang relatif sama pada setiap pos pengamatan. RKU dengan dummy dari pendugaan dengan CART menghasilkan nilai RMSEP yang lebih kecil dibandingkan dengan RKU tanpa peubah dummy dan RKU dengan dummy dari pendugaan logistik. Hal ini sejalan dengan ketepatan klasifikasi CART yang lebih baik daripada regresi logistik. Sehingga, dapat dikatakan bahwa penambahan peubah dummy klasifikasi curah hujan ≤ 100 mm/bulan dan > 100 mm/bulan dengan menggunakan metode CART mampu memperbaiki model pendugaan curah hujan dengan menghasilkan nilai RMSEP yang lebih kecil dibandingkan metode RKU dan RKU dengan peubah dummy dari regresi logistik. Namun, diantara keempat metode yang dibandingkan, metode regresi gerombol menghasilkan nilai RMSEP yang paling kecil sehingga dapat dikatakan bahwa metode ini lebih
Keyword: curah hujan, CART, regresi gerombol, regresi komponen utama, regresi logistik, statistical downscaling

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: