Judul: Penentuan Domain untuk Teknik Statistical Downscaling
Abstrak: Statistical Downscaling (SD) merupakan teknik yang dapat menangani permasalahan rendahnya akurasi prediksi curah hujan dengan menggunakan luaran Global Circulation Model (GCM). Teknik SD membutuhkan suatu domain (X) yang akan dihubungkan dengan data pada suatu stasiun cuaca (Y). Domain berisi peubah-peubah curah hujan dari data GCM. Semakin besar domain dan semakin banyak peubah akan menimbulkan permasalahan statistik dalam pemodelan, terutama bila data historisnya tidak lebih banyak dari besar domain dan jumlah peubah (Wigena 2006). Ketepatan pemilihan domain, baik luasan maupun lokasinya, akan menghasilkan pendugaan curah hujan yang lebih akurat. Dengan demikian diperlukan suatu metode untuk memperoleh domain optimum. Penentuan domain berukuran 8x8 grid dilakukan dengan tiga cara yaitu : (1) domain dengan posisi di atas stasiun (DPA), (2) domain dengan rataan korelasi terbesar antara gugus peubah curah hujan dari GCM dengan peubah curah hujan di stasiun (DKT), (3) domain dengan korelasi peubah Xp dengan peubah curah hujan di stasiun terbesar (DKX). Domain yang terpilih selanjutnya dianalisis dengan menggunakan metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) satu respon dan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) antara peubah Xp dengan peubah Y. Stasiun klimatologi yang dilibatkan pada penelitian ini antara lain stasiun Sukadana, stasiun Kerangkeng dan stasiun Hasanudin. Hasil penelitian ini menunjukkan diantara ketiga cara penentuan domain, penentuan domain dengan kriteria DPA memberikan hasil yang lebih baik untuk prediksi curah hujan. DPA juga memiliki keunggulan yaitu logis dan efisien. Selain DPA kriteria DKX juga dapat dijadikan alternatif dalam menentukan posisi domain. DKX memberikan hasil yang cukup baik dan logis namun membutuhkan waktu dalam pengerjaannya. Penentuan domain dengan kriteria DKT masih belum cukup baik karena posisi domain yang kurang logis dan hasil validasi yang tidak konstan pada tiap stasiun. Berdasarkan nilai RMSEP dan korelasi, pemodelan dengan RKTP dapat memberikan hasil pendugaan curah hujan yang lebih baik daripada Model MKT.
Keyword: 

Judul: Penentuan Prediktor pada Statistical Downscaling dengan Singular Value Decomposition (Studi Kasus di Stasiun Meteorologi Indramayu).
Abstrak: Statistical Downscaling (SD) merupakan suatu teknik yang menggunakan model statistika untuk melihat hubungan antara suatu data yang berskala besar (GCM) dengan data yang berskala lokal (stasiun). Beberapa permasalahan dalam SD yaitu penentuan domain, penentuan prediktor, dan pemodelan yang tepat sesuai dengan karakteristik data. Tujuan penelitian ini adalah menentukan prediktor terbaik untuk memprediksi rata-rata curah hujan bulanan stasiun cuaca di Indramayu dengan menggunakan Singular Value Decomposition (SVD). Penelitian ini menggunakan domain 8 8 grid tepat di atas Indramayu. Prediktor yang dipakai dalam penelitian ini adalah rata-rata curah hujan bulanan dari luaran GPCP, curah hujan dari luaran CMAP serta data tekanan udara, precipitable water, tekanan udara permukaan laut, temperatur, dan angin zonal bulanan dari luaran NCEP-NCAR reanalisis. Setiap grid data GCM tersebut memiliki resolusi atau sekitar . Data respon adalah rata-rata curah hujan bulanan periode 1979-2008 dari 15 stasiun cuaca di Indramayu. Hasil dari penelitian ini adalah angin zonal luaran NCEP-NCAR reanalisis dipilih sebagai prediktor terbaik untuk memprediksi rata-rata curah hujan bulanan stasiun di Indramayu. Jika data historis yang digunakan semakin panjang maka prediksi curah hujan semakin mengikuti pola curah hujan sebenarnya.
Keyword: 

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: