Judul: Model Aditif Spatio Temporal untuk Pencemar Udara PM10 dan Ozon di Kota Surabaya dengan Pendekatan Model Linear Campuran
Abstrak: Model aditif adalah generalisasi model regresi berganda dengan nilai tengah respon dimodelkan sebagai penjumlahan dari bentuk hubungan fungsional setiap prediktor. Berdasarkan hasil eksplorasi pada data PM10 dan Ozon diketahui bahwa dalam data terdapat korelasi temporal dan korelasi spatial dan disebut dengan data spatio-temporal. Penelitian ini mengkaji pemodelan pada data spatiotemporal PM10 dan Ozon dengan model aditif. Fungsi mulus pada model aditif dimodelkan dengan P-spline. Karena P-spline mempunyai hubungan metematis yang sederhana dengan model linear campuran, maka model aditif dengan fungsi mulus P-spline dapat diduga dengan model linear campuran. Model aditif spatiotemporal adalah gabungan antara model aditif deret waktu dengan model aditif spatial. Korelasi spatial dimodelkan dalam model aditif spatial, dan korelasi temporal dimodelkan dalam model aditif deret waktu, sehingga kedua macam korelasi ini sudah diperhitungkan dalam model aditif spatio-temporal. Pada model aditif spatio-temporal dapat ditambahkan hubungan fungsional peubah penjelas lain seperti faktor meteorologis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendugaan model aditif dengan pendekatan model linear campuran memberikan kemudahan dalam komputasi karena basis P-spline berdimensi rendah dan dalam penarikan kesimpulan karena model berbasis metode kemungkinan maksimum. Pendugaan model aditif dengan pendekatan model linear campuran dapat dipertimbangkan sebagai metode alternatif pendugaan model aditif disamping algoritma backfitting. Penambahan faktor meteorologis pada model aditif spatio-temporal meningkatkan ketelitian model. Pola kontur prediksi spatial pada Ozon lebih beragam dibandingkan dengan pola kontur pada PM10. Hal ini disebabkan Ozon berbentuk gas dan PM10 berbentuk padat, sehingga Ozon mudah menyebar dibandingkan dengan PM10. Dari pola kontur prediksi spatial bisa diketahui sumber dan arah penyebaran pencemaran udara. Berdasarkan prediksi spatial dari model aditif spatio-temporal untuk PM10, lokasi stasiun pemantau yang saat ini dioperasikan kurang optimal sehingga perlu dilakukan realokasi. Hasil realokasi menunjukkan bahwa pada lokasi baru dapat meningkatkan ketelitian prediksi spatial, khususnya pada daerah konsentrasi PM10 tinggi
Keyword: Additive model, Spatio-temporal, P-spline, Linear mixed, Smoothing parameter, Jawa Timur, Pencemar udara PM10, Pencemar udara ozon, Jaringan pemantau kualitas udara ambien, Metode eksplorasi data, Regresi spline terpenalti

Judul: Model Aditif Statistical Downscaling untuk Prediksi Curah Hujan
Abstrak: Perubahan iklim di Indonesia sering menjadi ancaman serius, khususnya di bidang pertanian. Peubah yang sering digunakan dalam penelitian yang berkaitan dengan dampak perubahan iklim adalah curah hujan. Oleh karena itu, peramalan curah hujan akan memberikan kontribusi positif bagi pembangunan pertanian. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan data satelit Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) dan data luaran Global Circulation Model (GCM) untuk meramal curah hujan. Data satelit TRMM dan data GCM digunakan sebagai peubah prediktor, sedangkan peubah responnya adalah data curah hujan lokal yaitu data curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu pada periode 1998 sampai dengan 2008. Data TRMM dan GCM merupakan data iklim yang bersifat global, oleh karena itu untuk mendapatkan data curah hujan yang bersifat lokal perlu diterapkan Statistical Downscaling (SD). Pada umumnya data TRMM dan GCM berdimensi besar dan multikolinear, masalah ini diselesaikan dengan menggunakan Analisis Komponen Utama (AKU). Sebuah metode pemulusan spline digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara data curah hujan dengan komponen utama (KU) TRMM dan GCM yang belum diketahui secara pasti. Masalah hubungan nonlinier diatasi dengan suatu metode alternatif yang lebih fleksibel terhadap asumsi yang disebut metode nonparametrik. Metode nonparametrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah model aditif dengan menggunakan algoritma backfitting. Secara rinci penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengetahui pola hubungan antara data curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM menggunakan metode pemulusan spline; (2) membentuk model aditif SD untuk menduga curah hujan bulanan dengan data TRMM dan GCM; dan (3) membandingkan model aditif SD dengan data TRMM dan dengan GCM. Analisis komponen utama menghasilkan satu KU data TRMM pada 96% proporsi kumulatif dan empat KU data GCM pada 95% proporsi kumulatif. Proses pemulusan menunjukkan bahwa data curah hujan memiliki hubungan nonlinier dengan KU1-TRMM, KU3-GCM dan KU4-GCM, dan linear dengan KU1-GCM dan KU2-GCM. Dari seleksi model yang dilakukan diperoleh bahwa tingkat akurasi model aditif SD dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka lebih tinggi dari pada KU GCM dan peubah boneka. Model dengan prediktor KU TRMM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 24.07, 25.93, dan 0.98, sedangkan model dengan prediktor KU GCM dan peubah boneka menghasilkan RMSE, RMSEP dan r sebesar: 28.08, 31.85, dan 0.975. Dengan demikian nilai dugaan curah hujan dari model aditif SD dengan data TRMM dapat dimanfaatkan sebagai penduga data curah hujan yang hilang.
Keyword: Tropical Rainfall Measuring Mission, Global Circulation Model, Statistical Downscaling, Principal Component Analysis, Additive Model

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: