Judul: Eksplorasi pola curah hujan Kabupaten Indramayu menggunakan regresi kuantil
Abstrak: Informasi pola curah hujan saat terjadi iklim ekstrim sangat diperlukan karena fenomena iklim ekstrim contohnya El Nino dan La Nina menyebabkan pola curah hujan menyimpang dari kondisi normal. Tujuan penelitian ini adalah mengelompokkan wilayah-wilayah di Kabupaten Indramayu berdasarkan curah hujan dan mengeksplorasi pola curah hujan Kabupaten Indramayu menggunakan Regresi Kuantil. Data yang digunakan adalah data curah hujan bulanan Kabupaten Indramayu tahun 1972-2001 yang diukur pada 23 stasiun penakar curah hujan. Pengelompokan dilakukan dengan Analisis Gerombol Metode Berhirarki. Eksplorasi curah hujan menggunakan regresi kuantil dilakukan pada masing-masing kelompok hasil pengelompokan tahap sebelumnya. Pengelompokan 23 stasiun penakar curah hujan di Kabupaten Indramayu dengan menggunakan Jarak Euclid dan Metode Pautan Lengkap menghasilkan dua kelompok. Kelompok 1 merupakan wilayah-wilayah yang memiliki curah hujan bulanan dan tahunan lebih tinggi dari kelompok 2. Pola curah hujan kedua kelompok yang dieksplorasi pada kuantil ke-5, 50, 75, dan 95 memberikan hasil nilai dugaan parameter bulan dan parameter kuadrat bulan (bulan*bulan) yang berbeda pada kuantil-kuantil yang dipilih. Nilai dugaan parameter-parameter regresi kuantil pada kuantil ke-50 hampir sama dengan nilai dugaan pada kuantil ke-75, sedangkan pada kuantil ke-5 dan 95, nilai dugaan parameter-parameternya jauh berbeda dengan kuantil-kuantil lainnya. Hal ini menunjukan bahwa pada kondisi-kondisi ekstrim, baik ekstrim kering (kuantil ke-5) maupun ekstrim basah (kuantil ke-95), nilai curah hujan bulanannya akan berbeda dengan kondisi normal (kuantil ke-50).
Keyword: Regresi kuantil, Analisis gerombol, Curah hujan, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Regularisasi Gulud Dan Elastic-Net Untuk Pendugaan Curah Hujan Di Indramayu
Abstrak: Indonesia yang terletak antara 6o LU sampai 11o LS dan antara 95o BT sampai 141o BT, dan dilintasi garis khatulistiwa memiliki iklim tropis dengan keragaman curah hujan yang besar. Hal tersebut dapat menyebabkan peningkatan atau penurunan curah hujan secara ekstrim. Curah hujan ekstrim dapat menimbulkan dampak buruk pada berbagai sektor, salah satunya adalah sektor pertanian karena dapat merusak tanaman. Indonesia merupakan negara agraris yang cukup maju sektor pertaniannya. Salah satu hasil pertanian terpenting di Indonesia adalah padi, yang banyak dihasilkan di wilayah Pulau Jawa. Kabupaten Indramayu merupakan salah satu penghasil padi terbesar di Jawa Barat yang berpotensi besar terkena dampak buruk adanya curah hujan ekstrim. Pemodelan curah hujan tersebut perlu dilakukan untuk menghindari dampak buruk yang mungkin terjadi. Regresi kuantil adalah suatu teknik yang dapat digunakan untuk memodelkan curah hujan ekstrim. Regresi kuantil dapat mengukur efek peubah penjelas pada berbagai nilai kuantil sebaran data. Pembentukan model regresi tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan data luaran dari General Circulation Models (GCM). Akan tetapi, GCM menghasilkan data berskala global, sehingga sulit memperoleh informasi berskala lokal secara langsung. Suatu teknik yang dapat digunakan untuk menghubungkan data berskala global dengan data berskala lokal disebut dengan downscaling. Statistical downscaling (SD) adalah salah satu teknik downscaling yang menetapkan hubungan fungsional antara data curah hujan dengan data luaran GCM. Karakteristik data GCM selain berskala global adalah terdapat multikolinieritas antar gridnya. Hal tersebut menyebabkan data GCM tidak dapat digunakan secara langsung dalam memodelkan curah hujan sebelum multikolinieritas diatasi. Metode yang sering digunakan untuk mengatasi multikolinieritas adalah analisis komponen utama atau analisis komponen utama fungsional. Selain metode tersebut, multikolinieritas juga dapat diatasi menggunakan regularisasi gulud, lasso, atau elastic-net (gabungan dari regularisasi gulud dan lasso). Regularisasi gulud mengatasi multikolinieritas dengan membuat nilai koefisien peubah penjelas menjadi sangat kecil mendekati nol. Regularisasi lasso dapat membuat koefisien tersebut bernilai nol sehingga peubah penjelas yang bersesuaian dapat dikeluarkan dari model. Keunggulan tersebut membuat lasso dapat menghasilkan model dengan peubah penjelas yang lebih sedikit dan mempermudah interpretasi. Akan tetapi, ketika banyaknya pengamatan lebih besar daripada banyaknya peubah penjelas, regularisasi gulud tetap memberikan hasil prediksi yang lebih baik. Pada penelitian ini digunakan regularisasi gulud dan elastic-net pada regresi kuantil untuk prediksi curah hujan ekstrim. Pemodelan tersebut dilakukan dengan menggunakan data curah hujan pada ZOM 79 Kabupaten Indramayu tahun 1981-2013 digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM sebagai peubah penjelas. Sebelum pembentukan model, pada data GCM dilakukan pergeseran waktu untuk mendapatkan peubah penjelas yang berkorelasi tinggi dengan peubah respon. Selanjutnya data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pemodelan (tahun 1981-2012) untuk membangun model dan data validasi (tahun 2013) untuk validasi. Langkah awal yang dilakukan dalam membangun model adalah menentukan nilai parameter regularisasi yang optimum. Penentuan parameter regularisasi gulud dan elastic-net yang optimum dilakukan dengan menggunakan metode validasi silang (CV). Selanjutnya, pemodelan dilakukan untuk pendugaan nilai-nilai curah hujan pada nilai-nilai kuantil ke-0.75, ke-0.90, dan ke-0.95. Hasil pemodelan regresi kuantil gulud dan kuantil elastic-net dapat digunakan untuk prediksi curah hujan tinggi yang terjadi pada Bulan Januari (kuantil ke-0.75) dan Bulan Desember (kuantil ke-0.90) dengan baik. Nilai prediksi dan nilai aktual curah hujan memiliki pola yang sama serta konsisten pada berbagai
Keyword: general circulation model, regresi kuantil, regularisasi elastic-net, regularisasi gulud, 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: