Judul: Pemodelan Regresi Kuantil Bayes untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim di Jawa Barat
Abstrak: Regresi linear sederhana sering digunakan untuk mendapatkan hubungan fungsional antar dua peubah atau lebih dan juga dapat memprediksi pengaruh peubah respon terhadap peubah penjelas. Ketika data yang digunakan tidak simetris, regresi linear sederhana kurang tepat digunakan dikarenakan nilai dugaan sensitif terhadap pencilan. Oleh karena itu dikembangkan metode regresi kuantil (RK) yang dapat digunakan menganalisis sejumlah data yang tidak simetris. Pendugaan parameter RK dapat ditentukan dengan metode Bayes, regresi kuantil Bayes (RKB). RKB berdasarkan sebaran Laplace asimetrik sehingga untuk mendapatkan pendugaan paramater dari sebaran posterior menggunakan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC). RK dapat diterapkan pada statistical downscaling (SD) untuk menganalisis data-data curah hujan ekstrim karena RK dapat mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas dan bawah ekor sebaran. SD merupakan suatu teknik yang menggunakan metode statistika untuk melihat hubungan data yang berskala global dengan data berskala lokal. Data berskala global yaitu data luaran global climate model (GCM) dan data berskala lokal yaitu data curah hujan bulanan. Data luaran GCM yaitu berdimensi banyak sehingga terjadi multikolinearitas yang akan menyebabkan dugaan parameter untuk setiap model menjadi bias. Hal ini dapat diselesaikan dengan least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). Jawa Barat memiliki luas sebesar 35 ribu km2 dengan kawasan utara merupakan daerah dataran rendah dan kawasan selatan merupakan daerah dataran tinggi. Rata-rata curah hujan bulanan di Jawa Barat sebesar 184.7 mm/bulan pada tahun 2016. Adanya perbedaan ketinggian mengakibatkan perbedaan intensitas curah hujan, sehingga dibutuhkan sebuah analisis untuk memperoleh prediksi curah hujan yang akurat untuk mencegah kejadian ekstrim yang dapat mengakibatkan kerugian di bidang pertanian. Data yang digunakan pada tahun 1981-2009. Data curah hujan dikelompokan berdasarkan ketinggian dataran yaitu dataran rendah memiliki ketinggian 0-200 mdpl dan dataran tinggi memiliki ketinggian lebih dari 200 mdpl sebagai peubah respon. Data luaran GCM adalah data presipitasi bulanan Climate Forecas System Reanalysis (CFSR) dengan ukuran grid 2:50 2:50 pada domain 5 8 grid atau 40 grid sebagai peubah penjelas. Curah hujan ekstrim yaitu intensitas curah hujan bulanan lebih besar dari 400 mm/bulan. Oleh karena itu, di Jawa Barat, curah hujan ekstrim terjadi pada bulan Januari dan Februari di dataran rendah. Di dataran tinggi, curah hujan ekstrim terjadi di bulan Oktober - April. Model RKB di dataran rendah memiliki nilai RMSE terkecil dari pada nilai RMSE dari model RKB di dataran tinggi. Model RKB di dataran rendah memiliki nilai korelasi tertinggi dari pada nilai korelasi dari model RKB di dataran tinggi. Oleh karena itu, model RKB di dataran rendah lebih baik dari pada model RKB di dataran tinggi. Untuk prediksi model RKB di dataran rendah memiliki nilai RMSEP terkecil dari pada nilai RMSEP dari model RKB di dataran tinggi. Model RKB di dataran rendah memiliki nilai korelasi tertinggi dari pada nilai korelasi dari model RKB di dataran tinggi. Oleh karena itu, model RKB di dataran rendah lebih baik dari pada model RKB di dataran tinggi dalam hal prediksi. Di dataran rendah, curah hujan di bulan Januari dapat diprediksi dengan model kuantil 0.95. Curah hujan ekstrim di bulan Februari dapat diprediksi dengan model kuantil 0.99. Di dataran tinggi, Curah hujan ekstrim di bulan
Keyword: LASSO, MCMC, Regresi Kuantil, Regresi Kuantil Bayes, Statistical Downscaling

Judul: Pengembangan Model Spatio-temporal Conditional Autoregressive untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim di Wilayah Jawa Barat
Abstrak: Curah hujan ekstrim merupakan aspek yang penting untuk dikaji akibat dampaknya merugikan. Kendala yang ada adalah belum tentu ada nilai ekstrim di setiap lokasi, sehingga diperlukan suatu pewilayahan yang dapat menjelaskan secara khusus mengenai curah hujan ekstrim baik dari segi dependensi lokasi, dependensi waktu, serta pola hujan ekstrim secara temporal maupun spasial. Permasalahan ini menjadi landasan tujuan penelitian, yaitu membangun suatu zonasi khusus curah hujan ekstrim di wilayah Jawa Barat. Kemudian mengidentifikasi pola curah hujan ekstrim menggunakan extremogram, serta mengembangkan model spatio-temporal untuk curah hujan ekstrim. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan bulanan dari 69 stasiun hujan BMKG dengan periode tahun 1981 – 2012. Peubah yang digunakan adalah curah hujan dalam bulanan, koordinat stasiun, serta ketinggian di atas permukaan laut. Wilayah yang dipilih adalah Jawa Barat dan DKI Jakarta, karena daerah lumbung padi nasional serta pusat perekonomian di Indonesia. Kajian pertama adalah membuat zona curah hujan ekstrim. Tahapan pertama mengidentifikasi nilai ekstrim menggunakan BM, kemudian menentukan dependensi spasial ekstrim melalui plot F-madogram. Setelah itu dilakukan pendugaan parameter GEV melalui metode copula. Selanjutnya membuat plot kontur untuk menentukan garis batas zona melalui metode regresi Loess, regresi spline, Kriging, dan thin-plate spline. Tahapan terakhir adalah uji kesesuaian kelompok pewilayahan menggunakan GVF dan TAI. Kajian kedua adalah mengidentifikasi pola curah hujan ekstrim menggunakan extremogram. Tahap pertama adalah menghitung dependensi temporal curah hujan bulanan menggunakan plot extremogram. Tahap berikutnya membuat plot antara nilai cross-extremogram dengan jarak antar stasiun, serta membuat peta yang menunjukkan pola hujan ekstrim menggunakan nilai tertinggi dari plot extremogram. Kajian ketiga adalah mengembangkan model spatio-temporal untuk curah hujan ekstrim di wilayah Jawa Barat. Model spatio-temporal yang digunakan ada tiga bentuk, yaitu: model tren linier, model aditif, dan model aditif interaksi. Pengaruh spasial dimodelkan dengan CAR, sedangkan pendugaan posterior dari model spatio-temporal melalui INLA. Uji kesesuaian model menggunakan nilai DIC dan MLL, sedangkan performa model melalui nilai RMSEP dan AAPE. Pendugaan parameter spasial ekstrim memperlihatkan peluang hujan bulanan jauh melebihi nilai rataannya, ini terlihat pada parameter bentuk GEV (𝜉��������������=0.007). Zona curah hujan ekstrim dari regresi spline dan thin-plate spline menghasilkan 19 zona, sedangkan Kriging 20 zona dan Loess hanya 4 zona. Pewilayahan yang dihasilkan thin-plate spline memberikan hasil terbaik, hal ini bisa dilihat dari nilai GVF sebesar 0.792 dan kemulusan gambar. Pola hujan ekstrim secara umum bersifat periodik dan curah hujan ekstrim memiliki peluang yang besar terjadi di musim hujan khususnya pada bulan Desember, Januari dan Februari. Penelitian ini berhasil memetakan pola hujan ekstrim di wilayah Jawa Barat yang diharapkan menjadi warning system bagi pemerintah dan masyarakat pada umumnya. Model spatio-temporal yang memberikan uji kesesuaian terbaik adalah model pengaruh aditif dan interaksi peubah penjelas latitude dengan nilai DIC sebesar 8196. Model dengan penduga terbaik adalah model aditif dan interaksi peubah penjelas longitude dan rata-rata hujan bulanan dengan nilai RMSEP sebesar 200.52 dan AAPE sebesar 138.72, serta dari aspek periode pendugaan curah hujan ekstrim tertinggi yang ternyata sesuai dengan terjadinya La Nina, seperti tahun: 1984, 1985, 1995, 1996, 1998, 2001 dan 2010. Pewilayahan curah hujan ekstrim berhasil terbentuk sebanyak 19 zona melalui metode thin-plate spline. Curah hujan ekstrim berpeluang terjadi tiap
Keyword: AAPE, Bayes hirarki, CAR, copula, DIC, F-madogram, GEV, INLA, Kriging, RMSEP, Spatio-temporal, thin-plate spline

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: