Judul: Teknik Pemodelan Statistical Downscaling Melalui Pengelompokan K-means dan EM.
Abstrak: General circulation model (GCM) merupakan model numerik yang menghasilkan sejumlah data dari berbagai parameter iklim seperti curah hujan, temperatur, dan kelembaban untuk keperluan pendugaan iklim. Data luaran GCM yang berskala global dan memiliki resolusi yang kasar belum dapat mempertimbangkan kawasan yang berskala lokal dengan resolusi lebih tinggi daripada luaran GCM. Data GCM dapat digunakan untuk menduga curah hujan berskala lokal dengan menggunakan teknik statistical downscaling (SD). SD merupakan suatu teknik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara data pada grid berskala global (peubah bebas) dengan data pada grid berskala lokal (peubah takbebas). Pemodelan SD menggunakan luaran GCM melibatkan banyak data peubah yang tidak bebas (korelasi tinggi). Pada penelitian ini digunakan analisis komponen utama dan regresi kuadrat terkecil parsial untuk mengatasi permasalahan korelasi tinggi yang terjadi pada peubah bebas data luaran GCM. Selain itu, data curah hujan lokal dan data luaran GCM memiliki keragaman yang besar sehingga perlu dilakukan pengelompokan untuk memperkecil keragaman yang terjadi. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan pengelompokan K-means dan EM sebagai pengelompokan awal sebelum dilakukan pemodelan RKU dan RKTP sehingga akan ada beberapa kelompok terbentuk dan dimodelkan berdasarkan kelompok yang terbentuk. Penelitian ini juga dilakukan tahap simulasi dengan menggunakan dua ketentuan peubah bebas. Ketentuan tersebut, yaitu 36 peubah kovariat yang diambil memiliki kedekatan daerah satu sama lain dan 36 peubah kovariat diambil secara acak tanpa pengembalian. Sedangkan untuk peubah takbebas diambil sebanyak 84 contoh dari curah hujan lokal di wilayah Stasiun Klimatologi Bogor dengan pengembalian. Simulasi dilakukan untuk melihat kekonsistenan hasil pengelompokan optimum yang terbentuk menggunakan algoritma K-means dan EM. Kekonsistenan hasil pengelompokan optimum ditentukan berdasarkan nilai silhouette yang dihasilkan algoritma K-means dan EM. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pengelompokan terbaik antara K-means dan EM serta metode statistical downscaling terbaik antara RKU dan RKTP untuk curah hujan bulanan pada empat stasiun curah hujan di Provinsi Jawa Barat. Peubah takbebas yang digunakan pada penelitian ini adalah data curah hujan bulanan empat stasiun curah hujan di Provinsi Jawa Barat dan peubah bebas (skala global) adalah data climate forecast system reanalysis v.2 (CFSRv2). Data CFSRv2 yang diambil terletak pada dan ( ) dengan ukuran domain grid. Setiap grid berukuran sehingga peubah bebas yang digunakan sebanyak 36 kovariat. Periode waktu yang digunakan untuk data curah hujan bulanan wilayah lokal dan data CFSRv2, yaitu Januari 2011 sampai dengan Desember 2017. Data peubah bebas dan takbebas dikelompokkan terlebih dahulu menggunakan pengelompokan K-means dan Expectation-maximization (EM), sebelum dilakukan pemodelan RKU dan RKTP pada setiap stasiun curah hujan. Nilai RMSEP yang dihasilkan model RKU lebih kecil dibandingkan model RKTP. Wilayah Stasiun Geofisika Bandung memiliki nilai RMSEP curah hujan yang lebih kecil jika dibandingkan dengan stasiun lainnya, yaitu 86.32 dengan menggunakan pengelompokan K-means dan 78.09 dengan menggunakan pengelompokan EM. Jika dilihat dari pengelompokannya, secara umum pengelompokan EM menghasilkan nilai RMSEP yang lebih kecil dibandingkan dengan pengelompokan K-means. Selain dari nilai RMSEP yang kecil, kebaikan model ditentukan dari nilai korelasi yang tinggi. Model RKU dan pengelompokan EM menghasilkan nilai korelasi yang tinggi, yaitu mendekati satu. Nilai korelasi tertinggi, yaitu 0.98 untuk wilayah Stasiun Meteorologi Citeko dengan nilai dugaan curah hujan yang diperoleh menggunakan model RKU dan pengelompokan EM.
Keyword: expectation-maximization, k-means, regresi kuadrat terkecil parsial, regresi komponen utama, statistical downscaling

Judul: Model Statistical Downscaling dengan Time Lag Data Global Circulation Model untuk Peramalan Curah Hujan
Abstrak: Sebagai negara kepulauan, Indonesia rentan terhadap dampak perubahan iklim. Perubahan iklim menjadi ancaman serius pada berbagai bidang, khususnya pada bidang pertanian. Naiknya suhu permukaan bumi menyebabkan terjadinya perubahan pola musim yang berdampak pada menurunnya produktivitas pertanian. Curah hujan merupakan unsur iklim dengan keragaman cukup besar di Indonesia. Oleh karena itu, pendugaan curah hujan memberikan kontribusi positif bagi bidang pertanian. Statistical downscaling merupakan model statistik yang digunakan untuk menduga data curah hujan (berskala lokal) dengan memanfaatkan informasi global berupa data presipitasi (berskala global) dari luaran global circulation model climate model intercomparison project (GCM CMIP5). Namun umumnya, data luaran GCM berdimensi besar sehingga memungkinkan terjadinya multikolineritas pada data presipitasi. Oleh karena itu, model statistical downscaling yang dapat mengatasi masalah tersebut adalah regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) dan regresi komponen utama (RKU). Umumnya, korelasi antara data curah hujan dengan data presipitasi GCM harus kuat untuk menjelaskan dengan baik keragaman iklim lokal. Penentuan pergeseran waktu (time lag) dibutuhkan terhadap data presipitasi GCM untuk menghasilkan korelasi yang kuat antara kedua peubah. Time lag ditentukan berdasarkan korelasi silang tertinggi antara data curah hujan dengan data presipitasi GCM. Korelasi silang dihitung menggunakan fungsi korelasi silang (CCF). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan time lag data presipitasi GCM dan membangun model statistical downscaling menggunakan metode RKTP dan RKU dengan time lag data presipitasi GCM. Data Curah hujan di Kabupaten Indramayu digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM digunakan sebagai peubah predictor pada periode 1979-2008. Data periode 1979-2007 digunakan untuk membangun model dan data periode 2008 digunakan untuk validasi model. Pemodelan dengan menggunakan metode RKTP pada data GCM-lag (GCM dengan time lag) memberikan nilai R2 sekitar 71.7% dan nilai RMSE (root mean square error) sekitar 57.93. Berdasarkan pendugaan data curah hujan periode 2008, model RKTP menghasilkan nilai korelasi sekitar 0.93 dengan nilai root mean square error of prediction (RMSEP) sekitar 75.26. Selain itu, metode RKTP menunjukkan 5 kelompok data curah hujan berdasarkan plot antara skor 𝑋�������� dan skor 𝑌��������. Pengelompokan ini digunakan sebagai peubah boneka dalam model RKU. Model RKU mampu memberikan R2 berkisar 62%−63% dan nilai RMSE berkisar 66.21−67.14. Nilai korelasi yang dihasilkan berkisar 0.88−0.91 dengan RMSEP berkisar 71.91−77.29. Hal ini berarti bahwa model RKTP lebih baik dalam menjelaskan keragaman data dibandingkan model RKU. Pola sisaan model RKU menunjukkan kondisi ragam yang heterogen. Hal ini diatasi dengan mengalikan pembobot ke dalam model RKU (RKUB). Pembobot ditentukan berdasarkan keragaman setiap bulan. Pembobot dapat meningkatkan nilai R2 model RKU sekitar 8.78% dengan nilai RMSE, korelasi, dan RMSEP yang relatif sama dengan model RKU. Akan tetapi, sisaan model RKUB masih heterogen. Masalah ini diatasi dengan menambahkan peubah boneka ke dalam model RKU (RKUK). Hasilnya menunjukkan bahwa model RKU dengan peubah boneka memberikan nilai R2 (berkisar 92.9%−93.4%) dan korelasi (0.99) yang lebih tinggi daripada model RKU, RKTP, dan RKUB. Nilai RMSE berkisar 28.06−29.09 dan RMSEP berkisar 28.48−31.04. Model RKU dengan bobot dan peubah boneka (RKUBK) memberikan hasil yang sama dengan model RKUK. Penambahan peubah boneka ke dalam model RKUB mampu meningkatkan nilai R2 sekitar 30.1% dan menurunkan nilai RMSE sekitar 37.83. Penambahan peubah boneka ke dalam model RKU maupun RKUB mampu menghasilkan model
Keyword: fungsi korelasi silang, global circulation model, peubah boneka, regresi kuadrat terkecil parsial, regresi komponen utama, statistical downscaling

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: