Judul: Developing Generalized Linear Model for Gamma-Pareto
Abstrak: Sebaran Gamma-Pareto (disingkat G-P) merupakan salah satu sebaran yang baru-baru ini dikembangkan. Penerapan sebaran ini belum dipublikasikan secara luas. Penelitian ini diawali dengan mengkaji penerapan sebaran G-P pada pemodelan data dengan peubah tunggal. Pemodelan suatu data peubah tunggal dengan sebaran tertentu memuat 2 analisis yaitu fitting (uji kesesuaian) data dengan sebaran yang diinginkan dan peramalan nilai maksimum yang akan terjadi dalam periode tertentu yang biasa disebut return level (tingkat pengembalian). Untuk uji suai diperlukan nilai kuantil yang akan dibandingkan dengan nilai data riil dalam rangka penilaian kebaikan pendugaan. Nilai kuantil didapat dari fungsi kuantil. Sementara untuk peramalan diperlukan fungsi tingkat pengembalian. Dalam penelitian ini kedua fungsi tersebut diturunkan terlebih dahulu berdasarkan fungsi sebaran kumulatif sebaran G-P. Pada data peubah tunggal, sebaran G-P diterapkan pada pemodelan curah hujan ekstrim. Dua belas data curah hujan ekstrim dibentuk dari data curah hujan harian, dasarian, dan bulanan. Pembentukan nilai ekstrim menggunakan metode Block-Maxima dan nilai ambang. Hasil uji suai menunjukkan bahwa pada 10 dari 12 data nilai ekstrim G-P memiliki nilai Mean Absolute Percent Error (MAPE) kurang dari 10 % dan nilai-p uji Kolmogorov-Smimov (KS) lebih dari 0.2. Untuk 2 data lain yaitu data ekstrim harian dengan ambang kuantil 75% nilai dan BlockMaxima nilai MAPE kurang dari 17% tetapi dengan nilai-p kurang dari 0.05. Nilai MAPE dan nilai-p uji KS tersebut menunjukkan bahwa sebaran G-P sangat sesuai untuk pemodelan sebagian besar curah hujan ekstrim., Gamma-Pareto (G-P) distribution is one of recently developed distribution. Application of this distribution is not widely publicized yet. The first part of this research studied the application of G-P for modeling data with single variable. Modeling single variable with certain distribution contains 2 analysis, they are fitting data with the distribution and forecasting the maximum value that can be occured in a given period which is commonly called the return level. Fitting data requires quantile values which will be compared with the value of real data in order to estimate the goodness of fit. Quantile values are obtained using the quantile function. While forecasting requires return level function. In this research, both functions are firstly derived based on the cumulative distribution function of G-P distribution. For data with single variable, G-P distribution is applied to model extreme rainfalls. There are 12 data of extreme rainfalls which are formed from daily, tendays, and monthly rainfalls. The extreme values of rainfalls are determined using the methods of Block-Maxima and Peaks over Threshold (POT). The result of fitting showed that for 10 of 12 data G-P distribution gives estimator with Mean Absolute Percent Error (MAPE) values less than 10% and p-value of Kolmogorov-Smirnov test (KST) more than 0.05. For 2 other data which are daily extremes rainfall using threshold of quantile 75% and Block-Maxima MAPE values 7.71% and 16.68% respectively but both have p-value of KST less than 0.05. These MAPE and p-values showed that G-P distribution is very good to fit most of extreme rainfall.
Keyword: Fitting, Gamma, Gamma-Pareto, GLM, GPD, GAMMA Generated, Model Extreme Rainfalls, Location - Scale Model, Block Maxima, Generalized Linear Model

Judul: Pengembangan Prediksi Regresi Gerombol Sebaran Gamma pada Statistical Downscaling Untuk Pendugaan Curah Hujan Harian (Aplikasi pada Curah Hujan Harian di Beberapa Stasiun di Jawa Barat periode 2010 – 2019)
Abstrak: Letak geografis Indonesia dilalui hembusan angin muson (monsoon) menjadikan Indonesia memiliki dua musim yaitu musim kemarau dan musim penghujan. Iklim tropis dan kelembapan udara tinggi membuat musim penghujan dapat berlangsung lebih lama dibanding musim kemarau. Informasi mengenai curah hujan sangat penting untuk diketahui terutama dalam bidang pertanian yang produktivitasnya bergantung pada cuaca dan ketersediaan air. Metode Statistical downscaling (SD) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pendugaan curah hujan. Metode ini membuat Informasi data berskala global GCM sebagai peubah prediktor diproyeksikan terhadap informasi skala lokal sebagai peubah respon. Peubah prediktor mempunyai korelasi tinggi antar peubah dan menyebabkan adanya multikolinearitas. Teknik pereduksian dimensi atau seleksi peubah dapat digunakan untuk mengatasinya. Penelitian mengenai pendugaan curah hujan menggunakan metode SD dengan regresi gerombol telah dilakukan sebelumnya. Metode yang digunakan antara lain regresi gerombol dengan peubah dummy, regresi gerombol yang dibandingkan dengan metode Regresi Komponen Utama (RKU) dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) dan regresi gerombol sebaran Gamma. Hasil dari penelitian tersebut regresi gerombol menghasilkan Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) yang lebih kecil jika dibandingkan dengan RKU dan RKTP. Selain itu, pada regresi gerombol sebaran Gamma terbukti mampu memodelkan data curah hujan dengan baik, namun belum mampu menghasilkan nilai dugaan curah hujan. Penelitian yang dilakukan merupakan kajian lanjutan regresi gerombol sebaran Gamma untuk dapat melakukan dugaan pada data curah hujan. Penelitian ini terbagi kedalam dua kajian. Kajian pertama yaitu simulasi regresi gerombol dengan sebaran Gamma dan sebaran Normal. Kajian kedua yaitu penerapan regresi gerombol pada data curah hujan harian di stasiun Bandung, Bogor, Citeko dan Jatiwangi. Analisis komponen utama terlebih dahulu dilakukan untuk pereduksian data prediktor (GCM) sebagai solusi untuk multikolinearitas. Simulasi regresi gerombol dibagi kedalam simulasi dua kelompok dan tiga kelompok. Hal ini bertujuan untuk melihat kemampuan regresi gerombol mengelompokkan data sesuai sebaran sebenarnya. Simulasi dua kelompok memiliki (3) skenario dengan model Gamma-Gamma (GG), Normal-Normal (NN) dan Gamma-Normal (GN). Simulasi tiga kelompok memiliki (4) skenario dengan model Gamma-Gamma-Gamma (GGG), Normal-Normal-Normal (NNN), Gamma- Normal-Normal (GNN) dan Gamma-Gamma-Normal (GNN). Sebaran Gamma dengan parameter bentuk (ξ) yaitu ξ = 0,5, ξ = 0,85 dan ξ = 15. Hasil simulasi menunjukkan regresi gerombol untuk skenario sebaran Gamma, normal dan campuran tersebut mampu membentuk gerombol dengan tepat dan sesuai dengan karakteristik data sebenarnya. Penerapan regresi gerombol pada curah hujan harian stasiun hujan Bogor, Bandung, Citeko dan Jatiwangi dilakukan pemodelan tanpa gerombol (regresi Gamma) dan dengan penggerombolan sebaran campuran Gamma-Normal. Prediksi data dilakukan dengan pendekatan jarak centroid dan jarak antar amatan. Regresi gerombol memberikan nilai RMSEP lebih kecil jika dibandingkan dengan tanpa pengerombolan. Pendugaan pada regresi gerombol dilakukan sebanyak dua dan tiga gerombol. Hasil menunjukkan tiga gerombol menghasilkan RMSEP lebih baik dari dua gerombol. Model terbaik bagi seluruh stasiun hujan adalah model Gamma-Normal-Normal (GNN) yaitu model dengan satu sebaran Gamma dan dua kelompok Normal. Metode prediksi dengan pendekatan jarak centroid dan jarak antar amatan mempunyai kemampuan yang sama dalam melakukan prediksi data
Keyword: cluster regression, Gamma distribution, General circulation model, principal component analysis, Statistical downscaling

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: