Judul: Model Statistical Downscaling Dengan Domain  Hasil Analisis Variogram
Abstrak: Cuaca, terutama curah hujan, merupakan salah satu topik yang sering menjadi pembicaraan. Pentingnya curah hujan bagi berbagai objek studi membuat banyak penelitian dilakukan untuk mendapatkan ramalan curah hujan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Sekarang ini banyak metode dikembangkan untuk melakukan peramalan curah hujan, di antaranya dengan menggunakan ARIMA dan statistical downscaling. Metode statistical downscaling digunakan untuk meramalkan curah hujan skala lokal dengan menggunakan predictor, peubah bebas, curah hujan dalam skala global. Dalam hal ini, curah hujan skala global direpresentasikan oleh data General Circulation Models (GCM). Teknik yang sering digunakan dalam statistical downscaling adalah Regresi Komponen Utama (RKU) dengan data grid GCM sebagai domain (peubah bebas) dan data curah hujan skala lokal sebagai predictant (peubah tak bebas). Data grid di posisi mana dan seberapa luas grid GCM yang digunakan sebagai domain dalam statistical downscaling belum banyak dibahas. Penentuan domain menjadi pokok permasalahan dalam penelitian kali ini. Peubah tak bebas yang digunakan pada penelitian ini adalah curah hujan Stasiun Sukadana yang berada pada posisi 6.6 LS dan 108.3 BT. Domain yang digunakan dalam penelitian ini ada empat macam. Domain yang digunakan sebagai peubah bebasnya adalah data grid GCM berukuran 6x6 di sekitar Stasiun Sukadana pada posisi 1.4 LU -12.6 LS dan 101.3 BT -115.3 BT, grid GCM berukuran 8x8 di sekitar Stasiun Sukadana pada posisi 4.19 LU -15.3 LS dan 98.4 BT- 118.1 BT , serta wilayah Indonesia pada posisi 6 LU -11 LS dan 95 BT-141 BT. Domain hasil analisis variogram yang didapat merupakan grid berukuran 19x19 pada posisi 12.6 LU-37.7 LS dan 104.1 BT-154.7 BT dengan titik pusatnya adalah grid yang memiliki korelasi tertinggi dengan curah hujan Stasiun Sukadana. Penelitian ini menunjukkan bahwa model dengan domain hasil analisis variogram dan model tanpa analisis variogram memberikan hasil yang relatif sama.
Keyword: 

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: Peptides Hydrolysate Derived from Collagen of Snakehead Murrel (Channa striata) Skin Demonstrate Anti-oxidant and Anti-cholesterol Activities.
Abstrak: Anti-cholesterol and anti-oxidant play crucial role to combat cardiovascular disease (CVD) related to formation of arterial plagues from oxidation of cholesterol. In the past decades, research on bioactive peptides demonstrating anti-cholesterol and anti-oxidant activities have been reported as the alternative drugs. In this study, acid soluble collagen was extracted from the skin of snakehead murrel and employed to induce production of collagenase by Bacillus licheniformis F11.4. The collagenases secreted were in turn purified through AKTA Purifier (ion exchange, DEAE column) and used to produce peptides hydrolysate. The purified enzymes were grouped in two distinct collagenase fractions, designated as fraction D and F. Peptides hydrolysate produced by the fraction D was found to demonstrate HMG-CoA inhibitor activity comparable to pravastatin and limited anti-oxidant activity. Meanwhile, peptides hydrolysate generated using the fraction F demonstrated anti-oxidant activity comparable to BHT (2mM), vitamin C (2mM) and vitamin E (2mM), but limited HMG-CoA activity. Combination of the fraction D and F resulted in substantial HMG-CoA inhibition and anti-oxidant activities.
Keyword: Anti-cholesterol, anti-oxidant, bioactive peptide, collagen, collagenase, snakehead murrel