Judul: Pengembangan Regresi Gerombol dengan Sebaran Gamma untuk Pendugaan Curah Hujan Harian pada Statistical Downscaling.
Abstrak: Statistical downscaling (SD) merupakan suatu teknik yang membentuk model statistika untuk menyatakan hubungan fungsional antara peubah-peubah prediktor dalam hal ini data luaran global climate model (GCM) dengan peubah respon lokal yaitu data curah hujan harian. Pada penelitian ini peubah prediktor yang digunakan adalah data presipitasi harian climate forecast system reanalysis (CFSR) dengan ukuran grid 0.5º×0.5º dalam domain 6×6 grid sehingga menghasilkan peubah prediktor sebanyak 36. Peubah-peubah prediktor tersebut mempunyai korelasi yang tinggi antar peubah sehingga terjadi multikolinearitas. Multikolinearitas pada penelitian ini diatasi dengan teknik analisis komponen utama (AKU). AKU melakukan pereduksian dimensi atau melakukan proyeksi peubah-peubah prediktor awal berdimensi besar menjadi sejumlah peubah baru berdimensi kecil yang disebut komponen utama. Curah hujan sebagai peubah respon dapat didekati dengan sebaran Gamma karena curah hujan harian bernilai positif dan menjulur ke kanan. Selain itu, data curah hujan harian dan data GCM mempunyai keragaman yang sangat besar sehingga diperlukan pengelompokan untuk mereduksi keragaman tersebut. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pengembangan regresi gerombol untuk mengelompokkan data dan memperoleh model regresi terbaik di setiap gerombol. Penelitian ini dibagi ke dalam dua kajian yaitu kajian simulasi pengembangan regresi gerombol dan kajian aplikasi regresi gerombol untuk pendugaan curah hujan harian pada pos hujan Bogor, Bandung, Citeko dan Jatiwangi. Simulasi dilakukan untuk mengetahui kemampuan regresi gerombol dalam mengelompokkan data berdasarkan data bangkitan yang mempunyai karakteristik tertentu. Tiga skenario dilakukan dalam simulasi, yaitu skenario berdasarkan sebaran respon mempunyai sebaran gamma yang berbeda, sebaran respon mempunyai sebaran normal yang berbeda, dan sebaran respon mempunyai sebaran Gamma dan normal dalam suatu data set respon. Skenario respon dengan sebaran gamma mempunyai tiga skenario parameter bentuk (ξ) yaitu ξ = 0.5 dengan ξ = 0.5, ξ = 100 dengan ξ = 100, dan ξ = 0.5 dengan ξ = 100 dengan parameter β = 0.5 dan β = 0.75. Skenario respon dengan sebaran normal menggunakan parameter β = 4 dan β = 6 dengan galat menyebar normal (e ~ Normal (0, 1)) sedangkan skenario respon dengan sebaran campuran menggunakan parameter β = 4 untuk sebaran normal dan parameter β = 0.5 untuk sebaran Gamma dengan parameter bentuk ξ = 100. Teknik regresi gerombol untuk skenario data respon sebaran Gamma, normal dan campuran tersebut mampu membentuk gerombol dengan tepat dan model regresi yang sesuai dengan karakteristik data yang dibangkitkan. Kajian aplikasi regresi gerombol pada Pos Hujan Bogor, Bandung, Citeko dan Jatiwangi dilakukan pemodelan tanpa penggerombolan dengan regresi Gamma dan regresi gerombol dengan sebaran campuran yaitu Gamma dan normal. Teknik regresi gerombol memberikan nilai RMSE lebih kecil dibandingkan regresi tanpa penggerombolan. Pendugaan banyaknya gerombol dilakukan sebanyak dua, tiga, dan empat gerombol. Hasil yang diperoleh menunjukkan regresi gerombol dengan empat gerombol memberikan hasil pendugaan yang lebih baik dengan RMSE terkecil dibandingkan dua atau tiga gerombol. Regresi gerombol terbaik tersebut terdiri dari dua gerombol dengan model regresi linear dan dua gerombol dengan model regresi Gamma. Teknik ini mampu membuat gerombol dan model terbaik pada data curah hujan harian.
Keyword: Regresi gerombol, RMSE, Sebaran Gamma, Statistical downscaling

Judul: Statistical Downscaling Modeling using Combine Clusterwise Regression to Daily Rainfal Prediction
Abstrak: Indonesia merupakan negara maritim dan mempunyai iklim tropis dengan sebagian besar penduduk Indonesia bekerja di sektor pertanian. Informasi tentang curah hujan sangat berguna bagi para petani untuk menentukan waktu tanam dan jenis tanaman, sehingga hasil pertanian yang diperoleh menjadi optimal. Informasi curah hujan juga digunakan dalam memprediksi curah hujan, akan tetapi topografi dan atmosfir yang kompleks mempersulit prediksi curah hujan di wilayah Indonesia. Metode Statistical Downscaling (SD) merupakan teknik analisis statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan. Metode SD menggambarkan hubungan data curah hujan berskala lokal sebagai peubah respon dengan data berskala global GCM sebagai peubah prediktor. Data GCM berukuran 6×6 grid berpotensi mengandung multikolinearitas. Multikolinearitas dapat diatasi dengan teknik pereduksian dimensi, seleksi peubah atau penyusutan koefisien. Regresi gerombol merupakan metode analisis yang dilakukan untuk mengelompokkan curah hujan. Pengelompokan dilakukan untuk meminimumkan keragaman yang terjadi pada data curah hujan. Penelitian metode SD dengan regresi gerombol dalam pendugaan curah hujan telah dilakukan sebelumnya. Metode yang digunakan antara lain regresi gerombol sebaran Gamma, regresi gerombol sebaran Tweedie, dan regresi gerombol yang dibandingkan dengan metode Regresi Komponen Utama (RKU) dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Hasil dari penelitian tersebut regresi gerombol menghasilkan nilai Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) yang terkecil. Penelitian yang dilakukan merupakan kajian lanjutan regresi gerombol dengan model yang berbeda-beda di setiap gerombol selanjutnya disebut combine cluster model. Penelitian ini terbagi ke dalam dua kajian yaitu kajian simulasi dan kajian penerapan. Pada kajian pertama yaitu simulasi regresi gerombol dengan kombinasi model Principal Component Regression (PCR), Elastic-net Regression, dan Support Vector Regression (SVR). Kajian kedua yaitu penerapan regresi gerombol pada data curah hujan harian pada empat pos hujan di Jawa Barat, yaitu Bogor, Bandung, Citeko, dan Jatiwangi dari tahun 2010 hingga 2019. Pada tahapan simulasi regresi gerombol menggunakan dua kelompok. Hal ini dilakukan untuk melihat kemampuan regresi gerombol dalam mengelompokkan data sesuai dengan model asalnya. Simulasi dua kelompok memiliki tiga skenario dengan model (PCR dan Elastic-net), (PCR dan SVR), dan (Elastic-net dan SVR). Struktur korelasi pada data simulasi masing-masing peubah prediktor berkisar 0,8 sampai 0,9 yang artinya memiliki korelasi tinggi. Hasil simulasi menunjukkan regresi gerombol dengan kombinasi model di setiap kelompok tersebut mampu membentuk gerombol dengan tepat dan sesuai dengan karakteristik data sebenarnya. Penerapan regresi gerombol pada curah hujan harian di pos hujan Bogor, Bandung, Citeko, dan Jatiwangi dilakukan pemodelan tanpa penggerombolan (PCR, Elastic-net, dan SVR) dan penggerombolan Regresi gerombol memberikan nilai RMSEP lebih kecil dibandingkan dengan tanpa penggerombolan. Pendugaan pada regresi gerombol menggunakan dua dan tiga gerombol. Hasil menunjukkan tiga gerombol memberikan nilai RMSEP lebih baik dari dua gerombol. Model terbaik untuk masing-masing pos hujan memiliki kombinasi model yang berbeda-beda untuk setiap gerombolnya. Pos hujan Bandung memiliki model terbaik yaitu satu kelompok model Elastic-net dan dua kelompok model SVR. Model terbaik pos hujan Bogor terdiri dari model Elastic-net di setiap kelompok. Pos hujan Citeko memiliki model terbaik yaitu dua kelompok model Elastic-net dan satu kelompok model SVR. Pos hujan Jatiwangi memiliki model terbaik yaitu dua kelompok model PCR dan satu kelompok model SVR.
Keyword: Clusterwise, Combine Cluster Model, Elastic-net, Principal Component Regression, Statistical Downscaling, Support Vector Regression

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: