Judul: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Pareto Terampat Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1979-2008).
Abstrak: Indonesia memiliki iklim tropis dengan keragaman suhu kecil, namun keragaman curah hujan cukup besar, sehingga curah hujan merupakan unsur iklim yang penting untuk diamati terkait dengan perubahan iklim. Perubahan iklim dapat meningkatkan kejadian curah hujan ekstrim yang berdampak banjir, sehingga merendam lahan pertanian. Oleh karena itu, untuk mengantisipasinya diperlukan informasi dini mengenai prediksi curah hujan ekstrim, antara lain dengan statistical downscaling. Statistical Downscaling (SD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara data berskala global dengan data berskala lokal yaitu antara data luaran Global Circulation Model (GCM) dengan data curah hujan di stasiun cuaca. Namun dalam pemodelan SD ini perlu memperhatikan curah hujan ektrim. Penentuan nilai ekstrim dapat dilakukan menggunakan blok maksima yang nilainya akan mengikuti sebaran nilai ekstrim terampat (generalized extreme value, GEV). Namun metode ini tidak efektif karena akan banyak pengamatan terbuang, sehingga penentuan nilai ekstrim dilakukan dengan nilai ambang (threshold). Nilai-nilai di atas nilai ambang akan mengikuti Sebaran Pareto Terampat (Generalized Pareto Distribution, GPD). Tujuan penelitian ini adalah memodelkan data curah hujan dengan data luaran GCM menggunakan regresi Sebaran Pareto Terampat (GPD) untuk memprediksi curah hujan ekstrim di wilayah Kabupaten Indramayu. Penelitian ini, menggunakan data curah hujan lokal di kabupaten Indramayu dari tahun 1979 sampai tahun 2008 sebagai peubah respon. Data luaran GCM pada posisi wilayah 1.25°LS-18.75°LS dan 101.25°BT-118.75°BT, yang terdiri dari 8×8 grid. Data luaran GCM memiliki karakteristik non linier, berdimensi tinggi, dan multikolinieritas sehingga diperlukan analisis komponen utama (AKU). Pada regresi GPD, komponen utama merupakan peubah prediktor. Data dibagi menjadi dua, yaitu data tahun 1979-2007 sebagai data training untuk menyusun model dan data tahun 2008 sebagai data testing untuk validasi model. Data training dibagi berdasarkan empat musim yaitu, musim hujan (Desember, Januari, Februari), peralihan musim hujan-kemarau (Maret, April, Mei), kemarau (Juni, Juli, Agustus), peralihan kemarau hujan (September, Oktober, November). Penentuan batas ambang menggunakan Mean Residual Life Plot (MRLP). Nilainilai di atas batas ambang diuji kesesuaian sebarannya dengan uji Kolmogorov- Smirnov. Pendugaan parameter pada regresi GPD menggunakan metode kemungkinan maksimum dengan metode optimasi Nelder-Mead. Jumlah komponen yang digunakan sebanyak 4 komponen dengan tingkat keragaman sebesar 96.6%. MRLP menghasilkan batas ambang sebesar 145 untuk keseluruhan data. Pada pembagian empat musim diperoleh nilai ambang untuk bulan hujan (Des, Jan, Feb) sebesar 145, bulan peralihan hujan-kemarau (Mar, Apr, Mei) sebesar 100, musim kemarau (Jun, Jul, Agu) sebesar 10 dan musim peralihan kemarau-hujan (Sep, Okt, Nov) sebesar 45. Hasilnya menunjukkan bahwa model terbaik adalah model yang membagi empat musim dengan nilai RMSEP terkecil untuk kuantil 75, 90, 95 adalah 78.71, 93.63, 106.54. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa prediksi curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu pada bulan Januari tidak mengikuti pola aktualnya, namun secara umum pola hasil dugaan mirip dengan pola data aktualnya. Musim peralihan dan musim kemarau dapat diprediksi dengan baik di bawah kuantil 75. Model ini dapat memprediksi curah hujan ekstrim dengan baik pada bulan Februari yang merupakan puncak hujan pada tahun 2008. Curah hujan bulan Februari diprediksi pada kuantil ke-95 dengan nilai 453.23 mm/bulan. Model tersebut dapat menduga curah hujan ekstrim dengan baik untuk pendugaan satu tahun kedepan dan model ini merupakan model yang konsisten.
Keyword: curah hujan, ekstrim, Generalized Pareto Distribution, Global Circulation Model, statistical downscaling

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Menggunakan Lasso Untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim
Abstrak: Curah hujan ekstrim yang sering terjadi di Indonesia menimbulkan berbagai dampak negatif, diantaranya yang berkaitan dengan bidang pertanian. Tanaman padi merupakan tanaman yang rentan terhadap kejadian ekstrim yaitu El-Nino dan La-Nina. Oleh karena itu pemodelan curah hujan diperlukan untuk meminimumkan dampak yang terjadi. Model-model untuk menganalisa curah hujan sudah banyak diterapkan di antaranya global circulation model (GCM). Data luaran GCM adalah data hasil simulasi komputer yang memanfaatkan kaidah fisika, kondisi lautan, dan perubahan iklim pada atmosfer bumi dan dapat merepresentasikan unsur – unsur iklim pada masa lampau, saat ini dan di masa yang akan datang. Data luaran GCM masih berskala global, sehingga akan sulit untuk menjelaskan keragaman dalam skala lokal yang lebih rinci. Hal ini berdampak pada rendahnya tingkat akurasi prediksi curah hujan yang dihasilkan. Statistical Downscaling (SD) diyakini dapat menangani permasalahan tersebut. Metode ini menghubungkan antara data luaran GCM dan curah hujan untuk menduga perubahan pada skala lokal dengan menggunakan metode regresi. Regresi kuantil merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis pola terjadinya curah hujan ekstrim. Regresi kuantil dapat mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas atau bawah ekor sebaran. Kelebihan lain dari regresi kuantil adalah sangat efisien jika sisaan tidak menyebar normal dan kekar terhadap adanya pencilan. Data luaran GCM yang memiliki multikolinearitas tidak dapat langsung diterapkan dalam model SD. Metode-metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas dalam SD antara lain metode analisis komponen utama (AKU), metode shrinkage seperti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan ridge. Metode AKU paling sering digunakan dalam mereduksi dimensi data luaran GCM dan menangani masalah multikolinearitas. Metode shringkage selain dapat menghilangkan multikolinearitas juga dapat meminimumkan ragam penduga parameter dari model regresi. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu dengan pendekatan SD menggunakan metode regresi kuantil dengan LASSO dan AKU serta memilih model SD terbaik dari kedua metode yang digunakan tersebut. Peubah respon yang digunakan adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diperoleh dari 11 stasiun klimatologi di Kabupaten Indramayu pada tahun 1979-2008. Peubah prediktor (GCM) yang digunakan adalah data curah hujan bulanan Climate Model Intercomparison Project (CMIP5) yang dikeluarkan oleh KNMI, Belanda pada tahun 1979 sampai dengan 2008 dengan posisi wilayah –18.75o – 1.25oLS dan 101.25o – 116.25oBT. Analisis data yang dilakukan meliputi pemodelan regresi kuantil dengan penalti LASSO dan pemodelan regresi kuantil dengan AKU. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dugaan curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu dengan model SD menggunakan regresi kuantil dengan LASSO menghasilkan prediksi yang lebih konsisten terhadap berbagai selang waktu dugaan dibandingkan model yang menggunakan metode AKU. Model terbaik yang diperoleh berasal dari model yang dibangun oleh regresi kuantil dengan metode LASSO pada grid 6×6 yaitu model regresi kuantil linear. Model ini memiliki nilai quantile verification skill score (QVSS) paling tinggi dan nilai root mean square error of prediction (RMSEP) paling rendah diantara model-model yang lain. RMSEP model SD dengan LASSO pada grid 6×6 lebih rendah dibandingkan dengan model pada grid 8×8, sedangkan pada model AKU kedua grid memiliki nilai RMSEP yang hampir sama. Pendugaan curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu untuk satu tahun
Keyword: curah hujan ekstrim, global circulation model, LASSO, regresi kuantil, statistical downscaling

Judul: Definisi Kalsium Dan Fosfor Pada Sapi
Abstrak: Kalsium dan fosfor mempunyai peranan penting dalam beberapa proses faali tubuh. Fungsi utama kalsium adalah mengatur iri tabilitas neuromuskuler, kontraksi otot, pembekuan darah, kofaktor beberapa sistim enzim dan sebagai komponen penting dalam pembentukan tulang (Rechcigl, 1978). Fosfor adalah komponen utama ikatan energi tinggi yaitu ATP (Adenosin Tri Phosphate), merupakan komponen nukleoprotein, mengatur pH isi rumen dan sebagai sumber multiplikasi flora dan fauna rumen (Payne, 1977).
Keyword: