Judul: Pemodelan Statistical Downscaling dengan Regresi Kuantil untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus Stasiun Bangkir Kabupaten Indramayu)
Abstrak: Statistical downscaling (SD) is a technique used to model the relationship between global-scale data and local-scale data with statistics model. The global-scale outcomes of Global Circulation Model (GCM) are used as independent variables in SD. Various methods of SD include multiple regression analysis, principal component regression analysis and artificial neural networks. However, these methods can not accurately predict extreme events. Quantile regression can be used to detect extreme conditions, both extreme dry and extreme wet. The aim of this study was to predict the extreme event and its probabability. The data of independent variables used were monthly rainfall of the district Indramayu Bangkir station. Quantile regression method was used to predict extreme rainfall and logistic regression to estimate the chances of extreme events. Quantile regression models formed had correct prediction rate in the 90th quantile in February. The probability of extreme rainfall events in quantile 75 was high in November, December, January, February and March. However, the occurrence probability in quantile 90 and 95, was only high in February. The prediction and probability of extreme rainfall based on quantile regression models and logistic regression showed similar trend with the data pattern observed in extreme conditions.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Spline Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim Di Kabupaten Indramayu.
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. Sebuah analisis dibutuhkan untuk memperoleh informasi prediksi curah hujan yang sangat berguna untuk mengurangi akibat dari kemungkinan kejadian-kejadian curah hujan ekstrim. Statistical downscaling (SD) menggunakan model statistika dapat digunakan untuk analisis antara data berskala lokal sebagai peubah respon (data curah hujan) dengan data berskala global sebagai peubah prediktor (data presipitasi luaran Global circulation model (GCM)). Ide dasar dari SD adalah menentukan parameter hubungan antara peubah iklim skala global dengan peubah iklim skala lokal. Selanjutnya, model SD ini digunakan untuk prediksi iklim skala lokal. Regresi kuantil merupakan perluasan dari regresi median pada berbagai nilai kuantil. Metode ini digunakan untuk mengukur efek peubah prediktor tidak hanya dipusat sebaran data tetapi juga pada bagian atas atau bawah ekor sebaran. Analisis ini sangat berguna dalam penerapannya, khususnya nilai ekstrim yang merupakan masalah penting. Bentuk hubungan fungsional pada regresi kuntil dapat berupa parametrik, nonparametrik, ataupun keduanya. Hubungan fungsional nonparametrik dapat dimodelkan dengan spline. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan SD dengan regresi kuantil spline dan memprediksi curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan dari tahun 1979-2008 dan data presipitasi GCM dengan pergeseran waktu (GCM-lag) Climate Model Intercomparison Project (CMIP5) dari tahun 1979-2008. Data curah hujan dari stasiun klimatologi di kabupaten Indramayu digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM-lag digunakan sebagai peubah prediktor. Pada GCM dilagkan agar menghasilkan korelasi yang kuat sehingga menghasilkan pendugaan curah hujan yang lebih baik. Dalam data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pada tahun 1979-2007 untuk pemodelan dan data pada tahun 2008 untuk prediksi. Penambahan peubah boneka dapat mengatasi masalah keheterogenan sisaan. Peubah boneka ditentukan dengan metode regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) yang menunjukkan bahwa berdasarkan plot antara nilai skor prediktor dan skor respon yang dihasilkan dari komponen utama terdapat 5 kelompok data curah hujan (Sahriman 2014). Karakteristik data GCM-lag yang berdimensi besar dan multikolinieritas diatasi dengan analisis komponen utama (AKU). Hasil AKU menunjukkan bahwa terdapat empat komponen utama (KU) yang memiliki proporsi kumulatif keragaman sebesar 95% dari peubah asal. Empat komponen utama terpilih tersebut selanjutnya diplotkan dengan curah hujan untuk melihat pola hubungan fungsional pada masing-masing KU. Berdasarkan penelitian Rizki (2014) menunjukkan bahwa kombinasi titik simpul spline dengan derajat kubik terbaik adalah 14, 8, 7, 5. Selanjutnya pendugaan parameter model dilakukan menggunakan regresi kuantil. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan kriteria nilai pseudo dan root mean square error ( ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SD dengan peubah boneka memberikan peningkatan yang nyata pada nilai pseudo dan penurunan yang nyata pada nilai serta pada prediksi model juga memberikan peningkatan yang nyata pada nilai korelasi dan penurunan yang nyata pada nilai root mean square error of prediction ( ). Hal ini menunjukkan bahwa dengan adanya penambahan peubah boneka membuat model semakin baik dalam melakukan prediksi. Plot pada model SD dengan peubah boneka menunjukkan pola yang lebih mirip dengan data aktual. Model SD ini dapat digunakan untuk prediksi curah hujan ekstrim baik dengan model regresi kuantil polinomial dengan peubah boneka (RKPB)
Keyword: Global circulation model, regresi kuantil, spline, statistical downscaling

Judul: Biology Of Columbia Lance Nematode (Hoplolaimus Columbus Sher) On Soybean Excised Root Culture
Abstrak: S. Supramana, S. A. Lewis,.J. D. Mueller, B. A. Fortnum, and R. E. Ballard. 2001. Biology of Columbia lance nematod. ~ (Hoplolaimus columbus Sher) on soybean excised root culture. Nematropica 31 :283-2~)O. Feeding, egg development and oviposition, embryology, and postembtyonic development or Hoplolaimus col'lmbuswere observed on soybean (cultivar Hutcheson) excised root culture in Gam borg's B5 medium (pH 5.7,1.3% agar). Petri plate sterile cultures were placed inverted on a heated microscope stage (30°C) and observations were conducted using a color video camera and a time lapse digital videoca:;sette recorder. Oocytes were obsetved in each gonad 38 hours after feeding commenced and all egg possessing a terminal stalk was laid 96 hours later. Eggs were deposited it, the one-celled stag~ and a total of 217 hours (9 days) was required for a"newly laid egg to develop into a hatching second-stage juvenile at 30°C. Postembryonic development consisted of threejuvenile stages and an adult female with prior feeding occurring before molts and oviposition. The nematode fed ectoparasiticallyon the subepidermal cells and endoparasitically in the cortex and outer vascular tissue and remained at the infection site for 2·9 days. Key words: Columbia lance nematode, embryology, excised root culture, feeding behavior, HOfilo{aimus columbus, life cycle, oviposition, postembryonic development, soybean.
Keyword: