Judul: Model Aditif Statistical Downscaling untuk Prediksi Curah Hujan
Abstrak: Perubahan iklim di Indonesia sering menjadi ancaman serius, khususnya di bidang pertanian. Peubah yang sering digunakan dalam penelitian yang berkaitan dengan dampak perubahan iklim adalah curah hujan. Oleh karena itu, peramalan curah hujan akan memberikan kontribusi positif bagi pembangunan pertanian. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan data satelit Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) dan data luaran Global Circulation Model (GCM) untuk meramal curah hujan. Data satelit TRMM dan data GCM digunakan sebagai peubah prediktor, sedangkan peubah responnya adalah data curah hujan lokal yaitu data curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu pada periode 1998 sampai dengan 2008. Data TRMM dan GCM merupakan data iklim yang bersifat global, oleh karena itu untuk mendapatkan data curah hujan yang bersifat lokal perlu diterapkan Statistical Downscaling (SD). Pada umumnya data TRMM dan GCM berdimensi besar dan multikolinear, masalah ini diselesaikan dengan menggunakan Analisis Komponen Utama (AKU). Sebuah metode pemulusan spline digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara data curah hujan dengan komponen utama (KU) TRMM dan GCM yang belum diketahui secara pasti. Masalah hubungan nonlinier diatasi dengan suatu metode alternatif yang lebih fleksibel terhadap asumsi yang disebut metode nonparametrik. Metode nonparametrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah model aditif dengan menggunakan algoritma backfitting. Secara rinci penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengetahui pola hubungan antara data curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM menggunakan metode pemulusan spline; (2) membentuk model aditif SD untuk menduga curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM; dan (3) membandingkan model aditif SD dengan data TRMM dan dengan GCM. Analisis komponen utama menghasilkan satu KU data TRMM pada 96% proporsi kumulatif dan empat KU data GCM pada 95% proporsi kumulatif. Proses pemulusan menunjukkan bahwa data curah hujan memiliki hubungan nonlinier dengan KU1-TRMM, KU3-GCM dan KU4-GCM, dan linear dengan KU1-GCM dan KU2-GCM. Dari seleksi model yang dilakukan diperoleh bahwa tingkat akurasi model aditif SD dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka lebih tinggi dari pada KU GCM dan peubah boneka. Model dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 24.07, 25.93, dan 0.98, sedangkan model dengan prediktor KU GCM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 28.08, 31.85, dan 0.975. Dengan demikian nilai dugaan curah hujan dari model aditif SD dengan data TRMM dapat dimanfaatkan sebagai penduga data curah hujan yang hilang.
Keyword: Tropical Rainfall Measuring Mission, Global Circulation Model, Statistical Downscaling, Principal Component Analysis, Additive Model

Judul: Pemodelan Semiparametrik Statistical Downscaling untuk Prediksi Curah Hujan di Kabupaten Indramayu
Abstrak: Unsur-unsur iklim seperti suhu dan curah hujan sangat berpengaruh terhadap kehidupan masyarakat Indonesia yang agraris. Kondisi suhu dan curah hujan dapat digunakan untuk menentukan waktu tanam dan jenis tanaman yang sesuai, sehingga perkembangan sektor pertanian dapat berlangsung secara optimal. Pentingnya peran iklim tersebut mendorong dilakukannya analisis yang diharapkan dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan secara tepat. Global circulation model (GCM) dapat digunakan untuk menganalisis curah hujan dalam skala global tetapi belum dapat menjelaskan keragaman skala lokal yang lebih rinci. Statistical downscaling (SD) merupakan suatu teknik pemodelan yang memanfaatkan informasi yang dihasilkan GCM untuk memprediksi curah hujan. Prinsip dasar SD adalah menghubungkan data berskala global (GCM) dengan data berskala lokal (curah hujan). Model SD dapat berupa model parametrik, nonparametrik, maupun semiparametrik (gabungan model parametrik dan nonparametrik). Model semiparametrik dapat mengatasi kelemahan dari model SD parametrik yang memerlukan asumsi sangat ketat dan model SD nonparametrik yang mempunyai kesulitan dalam melakukan seleksi model dan penentuan model terbaik. Tujuan penelitian ini adalah membangun model SD semiparametrik untuk memprediksi data curah hujan. Data curah hujan bulanan dari stasiun klimatologi di Kabupaten Indramayu pada tahun 1979-2008 digunakan sebagai peubah respon sedangkan data presipitasi luaran GCM Climate Model Intercomparison Project (CMIP5) dengan waktu tunda digunakan sebagai peubah penjelas . Data penelitian dibagi menjadi dua bagian yaitu data tahun 1979-2007 untuk pemodelan dan data tahun 2008 untuk validasi. Analisis komponen utama (AKU) yang digunakan untuk mereduksi dimensi data luaran GCM menghasilkan empat komponen utama (KU). Empat komponen utama terpilih tersebut selanjutnya diplotkan dengan curah hujan untuk melihat pola hubungan fungsional pada masing-masing KU. Plot dibuat pada berbagai kemungkinan derajat bebas untuk melakukan pengepasan pola. Jumlah derajat bebas optimum ditentukan menggunakan kriteria GCV minimum. Pada komponen utama yang memiliki hubungan fungsional nonparametrik akan dibangkitkan basis spline yang meliputi penentuan jumlah simpul dan pembangkitan basis fungsi pangkat terpotong. Selanjutnya pendugaan parameter model dilakukan menggunakan model linear campuran. Pemeriksaan asumsi dan kekonsistenan model pada model yang telah diperoleh merupakan tahapan terakhir pada analisis ini. Hasilnya menunjukkan bahwa pola hubungan fungsional curah hujan dengan komponen utama GCM tidak membentuk pola parametrik tertentu, tetapi hubungannya dapat berupa gabungan parametrik dan nonparametrik yaitu semiparametrik kubik. Model ini lebih baik daripada model linier dan kuadratik. Jumlah titik simpul optimum model ini adalah 14, 8, 7, dan 5 masing-masing untuk KU1, KU2, KU3, dan KU4. Namun demikian, sisaan yang dihasilkan oleh model ini tidak homogen. Salah satu cara mengatasi masalah ini adalah dengan menambahkan peubah boneka ke dalam model. Hasil prediksi model SD semiparametrik dengan peubah boneka mempunyai kecenderungan yang lebih mirip dengan pola data aktual dibandingkan dengan model SD semiparametrik tanpa peubah boneka. Hal ini ditunjukkan dengan peningkatan nilai korelasi dari 0.89 menjadi 0.99 dan penurunan nilai RMSEP dari 68.88 menjadi 32.58. Penambahan peubah boneka ke dalam model SD semiparametrik juga dapat menggantikan komponen acak, sehingga model SD semiparametrik berubah menjadi model parametrik. Model SD semiparametrik dengan peubah boneka memberikan hasil prediksi data curah hujan yang konsisten sampai dengan lima tahun ke depan.
Keyword: statistical downscaling, global circulation model, semiparametrik, spline, model linier campuran

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: