Judul: Klasifikasi Data Curah Hujan Menggunakan Metode Regresi Logistik dengan Teknik Lasso, Stepwise dan Komponen Utama
Abstrak: hujan di Indonesia umumnya sulit untuk diprediksi karena banyak faktor yang mempengaruhi. Oleh karena itu, perlu dibuat klasifikasi curah hujan untuk memperkirakan curah hujan yang akan terjadi. Klasifikasi data curah hujan memiliki peubah penjelas yang banyak dan mengandung multikolinieritas. Pemilihan model dengan menghilangkan beberapa peubah penjelas dapat dilakukan dengan metode stepwise. Klasifikasi untuk data yang mengandung multikolineritas dapat menggunakan analisis komponen utama. Lasso dapat menyusutkan peubah penjelas dan menghilangkan multikolinieritas karena lasso menerapkan kendala L1-norm. Hasil yang didapatkan berdasarkan nilai akurasi menunjukkan akurasi lasso sedikit lebih besar dibandingkan metode stepwise dan analisis komponen utama. Rata-rata akurasi lasso, stepwise dan komponen utama sebesar 61.16%, 59.38% dan 47.94%. Oleh karena itu, Lasso menjadi metode yang paling baik dibandingkan analisis komponen utama dan stepwise dalam mengklasifikasi curah hujan.
Keyword: curah hujan, regresi logistik, analisis komponen utama, stepwise, regresi logistik lasso

Judul: Regresi Kuantil Lasso Dan Gulud Dengan Validasi Silang Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris yang memiliki potensi di sektor pertanian. Salah satu wilayah penghasil padi di Indonesia adalah Kabupaten Indramayu yang memiliki areal persawahan 56.11% dari luas wilayah keseluruhan. Salah satu unsur iklim yang mempengaruhi produktivitas pertanian adalah curah hujan. Kondisi curah hujan yang tinggi, disebut juga curah hujan ekstrim berada jauh dari curah hujan lainnya, dapat menyebabkan kerugian bagi berbagai pihak. Regresi kuantil merupakan salah satu metode analisis untuk menduga curah hujan ekstrim. Peubah prediktor yang digunakan pada regresi kuantil adalah data luaran presipitasi GCM. Data luaran GCM memiliki multikolinieritas yang dapat mengakibatkan solusi pendugaan parameter regresi menjadi tidak unik. Solusi yang unik dapat diperoleh dengan menambahkan regularisasi lasso dan gulud pada regresi kuantil. Penambahan regularisasi menyebabkan dibutuhkan koefisien lasso dan koefisien gulud yang diperoleh dari proses validasi silang (VS). Validasi silang memilih dugaan koefisien lasso dan gulud berdasarkan nilai galat validasi silang (GVS) yang minimum, namun proses VS dinilai tidak stabil dalam memilih koefisien yang optimum. Ketidakstabilan proses VS terlihat pada pemilihan nilai koefisien yang berbeda pada setiap ulangan yang berbeda. Ketidakstabilan proses VS diatasi dengan metode persentil. Metode persentil adalah proses VS yang diulang lebih dari satu kali dan memilih koefisien berdasarkan posisi persentil yang ditentukan. Pada penelitian ini dilakukan modifikasi metode persentil untuk menentukan kritertia terbaik koefisien lasso dan gulud untuk prediksi curah hujan ekstrim. Modifikasi yang dilakukan adalah memilih koefisien lasso dan gulud yang memiliki GVS minimum. Nilai koefisien yang terpilih akan dibangun model statistical downscaling menggunakan regresi kuantil dengan penambahan regularisasi lasso dan gulud untuk menduga curah hujan ekstrim. Kedua model regresi kuantil tersebut akan dipilih model terbaik dalam memprediksi curah hujan berdasarkan nilai RMSEPvalidasi terkecil dan korelasi tertinggi. Posisi kuantil yang dipilih adalah Q(0.75), Q(0.90), dan Q(0.95). Data yang digunakan adalah data curah hujan sebagai peubah respon dan data luaran presipitasi GCM sebagai peubah prediktor. Data curah hujan pada tahun 1981-2013 diambil dari rataan empat stasiun yaitu Stasiun Krangkeng, Sukadana, Karangkendal, dan Gegesik. Keempat stasiun tersebut berada pada satu zona musim (ZOM) yang sama yaitu ZOM 79. Data luaran GCM yang digunakan adalah data curah hujan bulanan data Climate Model Intercomparison Project (CMIP5). Jumlah grid yang digunakan adalah 8 8 grid, sehingga terdapat 64 peubah prediktor. Berdasarkan hasil yang diperoleh, kriteria terbaik koefisien lasso adalah pada P( ). Hal ini ditunjukkan dengan nilai RMSEPvalidasi yang konsisten lebih kecil pada setiap kuantil jika dibandingkan dengan pemilihan koefisien berdasarkan GVS minimum. Berbeda dengan regulasasi gulud, pada Q(0.75) dan Q(0.90) lebih baik memilih koefisien gulud berdasarkan GVS minimum, sedangkan pada Q(0.95) lebih baik memilih koefisien gulud yang berada pada P( ). Koefisien terpilih tersebut lalu digunakan untuk membangun model regresi kuantil. Regresi kuantil regularisasi lasso dan gulud dapat menggambarkan kondisi curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu dengan baik karena nilai RMSEPvalidasi yang kecil dan korelasi yang tinggi. Pada regresi kuantil regularisasi lasso untuk prediksi curah hujan tahun 2013 diperoleh RMSEPvalidasi sebesar 13.57, 15.78, dan 16.74 untuk masing-masing Q(0.75), Q(0.90), dan Q(0.95). Nilai RMSEPvalidasi pada regresi kuantil gulud yang diperoleh adalah 15.94, 15.85, dan 18.00 pada masing-masing Q(0.75), Q(0.90), dan Q(0.95). Pada regularisasi lasso dan gulud, nilai korelasi antara
Keyword: regresi kuantil, regularisasi lasso, regularisasi gulud, validasi silang, persentil

Judul: Bioelectricity Production from Citrobacter freundii GBH253 and Chlorella pyrenoidosa on Microbial Fuel Cell Anode with Different Carbon Sources
Abstrak: Microbial Fuel Cell (MFC) development has significantly increased from various aspects to get higher and more stable electricity. Developing MFC on microorganism aspect is very important because it plays a crucial role in the MFC system. C. freundii GBH253 is one of the potential exoelectrogen bacterium that could be developed for the MFC system. Integrating C. freundii GBH253 and electricity-producing microalgae, such as C. pyrenoidosa, in the anode of MFC could get more stable and higher electricity. In this study, C. freundii GBH253 and C. pyrenoidosa were coupled to produce electricity from different substrates. C. freundii GBH253 and C. pyrenoidosa were tested on three different media types before being tested on MFC. They were also examined for the co-cultivation test to determine the symbiotic relationship between the two microorganisms. The MFC test was conducted using the Randomized Block Design Factorial and the Tukey test to see significant differences from each treatment. The parameters observed in this study were voltage, power density, Chemical Oxygen Demand (COD), Coulombic Efficiency (CE), pH, and volatile fatty acid (VFA). C. freundii GBH253 cannot grow on microalgae medium, while C. pyrenoidosa could grow on bacterial medium and a mixture of bacterium and microalgae media. The bacterium gained benefit from co-culture with microalgae. In the MFC test, electricity was generated in all treatments, which bacterium + microalgae with acetate treatment could generate power density up to 211,97 mW/m2 and the most stable compared to others. Production of electricity in bacterium-microalgae combination dominated by the bacterium; hence, microalgae still help bacterium by producing electricity and raised the COD value. The pH value of all treatments was higher than the initial pH. Acetate and phenol were VFA produced in all treatments, whereas butyric acid and propionic acid were found in some treatments. Pearson correlation showed that some VFA highly correlated with power density.
Keyword: Chlorella pyrenoidosa, Substrate, Microbial Fuel Cell, Electricity Producing Microalgae, Volatile Fatty Acid, Citrobacter freundii