Judul: Model Ensemble Statistical Downscaling dengan Gamma-LASSO untuk Prediksi Curah Hujan di Jawa Barat
Abstrak: Hujan memiliki peran penting dalam kehidupan manusia. Pemodelan dan prediksi curah hujan penting karena dapat membantu mengambil keputusan. Metode yang memanfaatkan data berskala global untuk memprediksi curah hujan lokal yaitu Statistical Downscaling (SD). SD menggunakan luaran dari model simulasi kompleks yang menggambarkan proses geografis untuk memprediksi parameter iklim global yang disebut General Circulation Model (GCM). Model GCM saat ini telah banyak dikembangkan di berbagai negara dengan spesifikasi yang berbedabeda. Salah satu jenis dari GCM yang menjadi fokus penelitian ini adalah Decadal Climate Production Project (DCPP) yang fokus pada pengembangan prediksi menggunakan data re-analisis. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model ensemble dari 10 model GCM DCPP untuk mengatasi perbedaan karakteristik prediksi dari setiap model agar dapat diterapkan pada daerah dengan karakteristik curah hujan yang beragam di Jawa Barat. Curah hujan memiliki sifat sebaran yang tidak mengikuti sebaran normal sehingga digunakan regresi berbasis sebaran gamma yang dikombinasikan dengan LASSO untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada luaran GCM. Hasil regresi dari setiap model GCM kemudian digabungkan menggunakan metode averaging dan stacking yang menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang lebih baik dibanding model individu. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa penggabungan model dengan ensemble dapat mengatasi masalah konsistensi dan meningkatkan kualitas prediksi
Keyword: ensemble model, gamma-lasso regression, general circulation model, rainfall, statistical downscaling

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling dengan Regresi Kernel Ridge untuk Prediksi Curah Hujan di Jawa Barat
Abstrak: Curah hujan sangat berpengaruh terhadap aktivitas kehidupan manusia. Keragamannya cukup besar dan mencirikan iklim di Indonesia. Perubahan iklim global dapat meningkatkan kejadian-kejadian curah hujan ekstrim. Analisis untuk memperoleh informasi prediksi curah hujan adalah Statistical downscaling (SD). SD adalah suatu teknik downscaling yang menggunakan model statistik. Teknik ini dapat digunakan untuk analisis hubungan antara data berskala lokal sebagai peubah respon (data curah hujan) dengan data berskala global sebagai peubah prediktor (data presipitasi luaran Global Circulation Model (GCM)). Permasalahan yang umum terjadi dalam SD adalah antar grid domain GCM yang merupakan peubah penjelas mengandung multikolinearitas. Masalah ini dapat di atasi antara lain dengan Regresi Ridge (RR). Permasalahan yang lain adalah data curah hujan yang merupakan peubah respon umumnya bersifat nonlinear. Masalah ini dapat diatasi dengan metode kernel. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan SD dengan regresi kernel ridge (RKR) untuk memprediksi curah hujan di Jawa Barat. dst..
Keyword: metode kernel, regresi kernel ridge, regresi ridge, statistical downscaling

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: