Judul: Extreme Rainfall Modeling in DKI Jakarta and Surrounding in 1990−2019
Abstrak: Kejadian curah hujan ekstrem khususnya hujan ekstrem basah memiliki nilai curah hujan yang positif dan cenderung memiliki ekor sebaran yang menjulur ke kanan. Pemodelan curah hujan ekstrem kurang tepat jika menggunakan pendekatan sebaran normal atau sebaran-sebaran dengan bentuk simetrik. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk mempelajari perilaku ekor sebaran yang menjulur ke kanan adalah teori nilai ekstrem (TNE). Dalam pengaplikasiannya, TNE menggunakan dua metode, yakni block maxima (BM) mengacu pada sebaran nilai ekstrem terampat (generalized extreme value/GEV), dan peak over threshold (POT) mengacu pada sebaran pareto terampat (generalized pareto distribution/GPD). Permasalahan yang umum pada TNE adalah metode BM yang menghasilkan satu nilai ekstrem pada setiap periode sehingga ketersediaan data sangat minim atau terbatas. Sementara pada metode POT belum ditemukan cara penentuan ambang batas stabil dan efektif. Penelitian ini membandingkan pendugaan curah hujan ekstrem di DKI Jakarta tahun 1990-2019 menggunakan metode BM dan POT dengan modifikasi pengambilan nilai maksimum pada metode BM dan beberapa pendekatan pemilihan nilai batas ambang pada metode POT. Penilaian metode pendugaan terbaik berdasarkan nilai root mean square error of prediction (RMSEP). Metode dengan RMSEP terkecil akan digunakan untuk meramalkan curah hujan ekstrem di DKI Jakarta tahun 2020 sampai 2022. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan harian (mm) yang diambil dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) untuk stasiun hujan yang berada di DKI Jakarta dan beberapa stasiun curah hujan di sekitar DKI Jakarta tahun 1990−2019 yakni Stasiun Dramaga, Soekarno Hatta, Tangerang Selatan, Halim Perdana Kusuma, Kemayoran, Tanjung Priok. Total jumlah pengamatan adalah 10.950 yaitu 30 tahun dengan 365 amatan pertahun. Metode terbaik untuk menduga curah hujan ekstrem di DKI Jakarta adalah metode POT dengan pendekatan MOS karena menghasilkan RMSEP terkecil dibandingkan dengan metode dan pendekatan lainnya yakni sebesar 33,52. Selain itu, prosedur pemilihan batas ambang menggunakan MOS lebih mudah untuk dilakukan dan lebih objektif. Metode POT mampu memodelkan seluruh stasiun yang diteliti dengan baik. Khusus Stasiun Halim Perdana Kusuma tidak dapat dimodelkan dengan menggunakan metode BM karena sebaran curah hujan tidak mengikuti sebaran GEV. Hasil peramalan curah hujan ekstrem dengan pendekatan POT tahun 2020 adalah 115,14 mm di Dramaga, 90,35 mm di Halim Perdana Kusuma, 108,08 mm di Kemayoran, 99,63 mm di Soekarno Hatta, 99,30 mm di Tangerang Selatan, dan 114,43 mm di Tanjung Priok., Extreme rainfall events, especially wet extreme rains, have a positive rainfall value and tend to have a tail distribution that extends to the right. Modeling extreme rainfall will be less appropriate if using a normal distribution approach or symmetrical scatters. One statistical method that can be used to study the behavior of the tail of the distribution that extends to the right is extreme value theory (TNE). In its application, TNE uses two methods, namely block maxima (BM) refers to generalized extreme values (GEV) distribution, and peak over threshold (POT) refers to generalized pareto distribution (GPD). A common problem with TNE is the BM method which produces one extreme value at a time so that the availability of data is limited. While the POT method has not been found a way of determining stable and effective thresholds. This
Keyword: extreme rainfall, extreme value, generalized extreme, generalized pareto, return level

Judul: Extreme Rainfall Prediction Using Bayesian Binary Quantile Regression
Abstrak: Curah hujan ekstrim dapat menimbulkan masalah seperti banjir yang berdampak buruk terhadap hasil pertanian. Informasi tentang prediksi curah hujan ekstrim dibutuhkan untuk dapat mengambil langkah dan keputusan yang tepat agar meminimalkan kerugian yang diakibatkan oleh hujan ekstrim. Daerah Jawa Barat di Indonesia memiliki intensitas curah hujan yang cukup ekstrim dan ketinggian daerah yang berbeda-beda. Measure of surprise (MOS) dapat digunakan untuk menentukan ambang batas ekstrim karena nilai ambang batas untuk setiap wilayah dapat berbeda akibat ketinggian dataran. Data luaran Global Circulation Models (GCM) dimanfaatkan untuk memperoleh informasi tentang curah hujan. Namun data luaran GCM masih berskala global yang memiliki dimensi besar sehingga terdapat masalah multikolinearitas. Statistical downscaling merupakan metode yang digunakan untuk menghubungkan data luaran GCM dengan data curah hujan yang berskala lokal menggunakan metode statistika. Intensitas curah hujan ekstrim dapat dianalisis menggunakan regresi kuantil (RK) untuk mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas dan bawah ekor sebaran. Pendugaan parameter RK dapat ditentukan dengan metode Bayes, disebut juga regresi kuantil Bayes (RKB). RKB didasarkan oleh sebaran Asymmetric Laplace sehingga untuk mendapatkan pendugaan paramater dari sebaran posterior digunakan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Regresi kuantil biner Bayes merupakan perluasan dari regresi kuantil Bayes dengan peubah respon biner. Masalah multikolinearitas pada data luaran GCM dapat diatasi dengan penambahan penalti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) pada regresi kuantil biner Bayes. Tujuan penelitian ini adalah pemodelan statistical downscaling untuk memprediksi curah hujan ekstrim di Jawa Barat menggunakan metode regresi kuantil biner Bayes terpenalti LASSO. Curah hujan dikelompokkan menjadi curah hujan ekstrim dan tidak ekstrim agar didapatkan respon biner. Oleh karena ketinggian daerah di Jawa Barat yang berbeda, maka penentuan titik ekstrim berdasarkan pada ambang batas ekstrim yang didapatkan melalui metode MOS. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan di Jawa Barat tahun 1981-2009 (348 bulan) yang dikelompokkan berdasarkan ketinggian dataran yaitu dataran rendah (0-200 mdpl), dataran sedang (200-500 mdpl) dan dataran tinggi (>500 mdpl). Peubah respon biner didapatkan dari pengelompokkan curah hujan menjadi curah hujan ekstrim y_i=1 dan tidak ekstrim y_i=0 dengan metode MOS. Data luaran GCM adalah data presipitasi bulanan Climate Forecas System Reanalysis (CFSR) tahun 1981-2009 dengan ukuran grid 2.5°× 2.5° pada domain 5 × 8 grid atau 40 grid sebagai peubah penjelas. Intensitas curah hujan pada musim hujan memiliki rata-rata lebih besar dari 150 mm/bulan. Musim hujan terjadi antara bulan Oktober - Mei di dataran rendah Jawa Barat, sedangkan di dataran sedang dan tinggi Jawa Barat musim hujan terjadi sepanjang tahun. Intensitas curah hujan bulanan yang lebih besar dari 400 mm/bulan dapat dikategorikan sebagai curah hujan ekstrim. Curah hujan ekstrim di Jawa Barat jika dilihat berdasarkan titik ekstrim 400 mm/bulan terjadi pada bulan Januari dan Februari di dataran rendah, sedangkan di dataran sedang dan dataran tinggi curah hujan ekstrim terjadi pada bulan Oktober - April. Nilai ambang batas yang didapatkan dari metode MOS cukup baik untuk menentukan kategori curah hujan ekstrim di masing-masing dataran. Model regresi kuantil biner Bayes menghasilkan prediksi curah hujan ekstrim yang baik pada semua dataran. Akurasi prediksi model regresi kuantil biner Bayes di dataran rendah
Keyword: LASSO, MCMC, Measure of Surprise, Bayesian Binary Quantile Regression, Statistical Downscaling

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: