Judul: Statistical Downscaling Modeling using Clusterwise with  Genetic Algorithm Approach on Gamma Distribution
Abstrak: Statistical Downscaling (SD) merupakan teknik statistika yang menghubungkan antara iklim lokal yang ada di permukaan bumi dan sirkulasi atmosfir global. SD menjelaskan hubungan antara curah hujan di permukaan bumi (skala lokal) sebagai peubah respon dan luaran presipitasi generalized circulation model (GCM) yang berskala global sebagai peubah prediktor. Analisis komponen utama (AKU) digunakan untuk mereduksi dimensi GCM karena terdapat korelasi yang tinggi antar peubah prediktor tersebut. Curah hujan yang memiliki nilai lebih dari atau sama dengan nol dan menjulur ke kanan dapat di dekati dengan sebaran Gamma. Keragaman yang besar pada data curah hujan lokal dan luaran GCM diatasi menggunakan regresi gerombol (clusterwise). Regresi gerombol merupakan salah satu metode untuk menggerombolkan data curah hujan dengan mengkombinasikan teknik penggerombolan dan analisis regresi. Penggerombolan setiap amatan secara acak menggunakan algoritma genetika (AG) agar mendapatkan model regresi terbaik di setiap gerombol yang terbentuk. Proses AG dilakukan untuk mendapatkan penggerombolan terbaik dari generasi ke generasi. Penelitian ini akan melihat performa AG dalam menggerombolkan data serta menduga curah hujan dengan memanfaatkan teknik SD menggunakan regresi gerombol pada sebaran Gamma. Tahapan awal penelitian ini dimulai dengan melakukan simulasi untuk melihat performa AG dalam menggerombolkan setiap amatan sesuai sebaran yang dibangkitkan. Tiga skenario simulasi regresi gerombol dilakukan yang terdiri dari peubah respon dengan sebaran Gamma yang berbeda, sebaran Normal yang berbeda, dan campuran sebaran Gamma dan Normal. ...dst.., Statistical Downscaling (SD) is a statistical technique that relates the local climate on the earth's surface and the global atmospheric circulation. SD explains the relationship between rainfall on the earth's surface (local scale) as a response variable and the generalized circulation model (GCM) precipitation output on a global scale as a predictor variable. Principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimensions of GCM because there is a high correlation between these predictor variables. Rainfall which has a value of more than or equal to zero and extends to the right can be approximated by the Gamma distribution. The large variability in local rainfall data and GCM outputs was overcome using clusterwise regression. Cluster regression is a method for clustering rainfall data by combining clustering techniques and regression analysis. Grouping each observation randomly using a genetic algorithm (GA) in order to obtain the best regression model in each cluster formed. The GA process is carried out to obtain the best clustering from generation to generation. This study will look at the performance of GA in clustering data and predicting rainfall using the SD technique using cluster regression on the Gamma distribution. The initial stage of this research begins with conducting a simulation to see the performance of GA in grouping each observation according to the generated distribution. ...dst
Keyword: clusterwise, gamma distribution, genetic algorithm, statistical  downscaling

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: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: