Judul: Development of Spatio-temporal Bayes Regression in Statistical Downscaling Modeling and Its Application for Estimating Extreme Rainfall in West Java
Abstrak: Pada pemodelan curah hujan, daerah yang saling berdekatan memiliki karakteristik curah hujan yang hampir sama, serta pendeteksian perubahan pola hujan memerlukan jangka waktu pengamatan yang panjang. Dengan demikian perkembangan pemodelan curah hujan tidak hanya melibatkan faktor wilayah/dependensi spasial, namun juga melibatkan pengaruh waktu/dependesi temporal. Selain itu, model prediksi curah hujan sangat berkembang dengan memanfaatkan data yang bersumber dari luaran Global Climate Model (GCM) yang melibatkan data berdimensi tinggi, seperti pada pemodelan statistical downscaling (SD). Pengaruh spasial, temporal serta pemanfaatan data berdimensi tinggi pada pemodelan SD untuk prediksi curah hujan merupakan suatu fenomena yang kompleks. Metode Bayes merupakan salah satu solusi dalam merepresentasikan fenomena kompleks tersebut, karena kompleksitas fenomena dapat direpresentasikan dengan merancang struktur hirarki dan penetapan sebaran prior untuk parameternya. Penelitian yang dilakukan merupakan kajian tentang pengembangan regresi spatio-temporal dengan inferensi Bayes berbasis INLA (integrated nested Laplace approximation) pada pemodelan SD yang diaplikasikan untuk menduga curah hujan ekstrem di wilayah Jawa Barat. Pemodelan curah hujan dilakukan berbasis sebaran yang terbagi menjadi tiga kajian utama. Kajian pertama merupakan pemodelan Bayes spatio-temporal non-ekstrem dengan respons berdistribusi normal dan melibatkan peubah penjelas GCM yang telah direduksi dimensinya menggunakan analisis komponen utama (AKU). Kajian kedua adalah pemodelan Bayes spatio-temporal ekstrem yang mengombinasikan tiga sebaran, yaitu sebaran gamma untuk pemodelan curah hujan rata-rata, Bernoulli untuk mengidentifikasi curah hujan yang melewati ambang batas u, dan generalized pareto (GP) untuk pemodelan curah hujan ekstrem. Kajian ketiga merupakan pengembangan dari kajian kedua dengan menambahkan peubah penjelas GCM seperti yang telah digunakan pada kajian pertama. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data riil, yaitu data curah hujan bulanan (dalam milimeter) sebagai respons dari 57 pos hujan di wilayah Jawa Barat pada periode 1981 - 2017. Data luaran GCM adalah data presipitasi bulanan versi model CFSR dengan ukuran grid 2.5o x 2.5o pada domain 5 x 8 grid. Model Bayes spatio-temporal yang diusulkan merupakan penjumlahan dari komponen acak spasial dan temporal yang diasumsikan saling terpisah. Pengaruh acak spasial diasumsikan mengikuti fungsi kovarian Matérn. Pengaruh acak temporal diasumsikan memiliki sebaran normal yang mengikuti sifat jalan acak (RW) orde 2. Pada pemodelan Bayes spatio-temporal ekstrem, penentuan nilai ambang batas u sangat berpengaruh untuk menyeimbangkan bias dan ragam penduga. Sedangkan penentuan nilai parameter indeks ekor ξ pada sebaran GP sangat berpengaruh pada penentuan sampel curah hujan ekstrem. Dalam penelitian ini, penentuan nilai u menggunakan konsep measure of surprise (MoS) dan penentuan ξ dengan menetapkan suatu sebaran prior menggunakan penalized complexity (PC) prior. Inferensi yang digunakan adalah INLA dengan menerapkan aproksimasi Laplace yang tersarang pada penentuan sebaran posterior parameter dan hiperparameter. Kriteria kebaikan model menggunakan nilai RMSEP dan korelasi pada nilai dugaan kuantil 0.65, 0.80, 0.95 dan 0.975. Dependensi spasial dengan kovarian Matérn mampu menduga curah hujan untuk pos hujan yang terobservasi dengan baik, hal ini ditunjukkan oleh nilai komponen acak spasial yang signifikan. Teknik MoS yang digunakan menghasilkan nilai ambang batas curah hujan ekstrem yang mampu menyeimbangkan bias dan ragam penduga yang ditunjukkan pada komponen acak temporal yang signifikan. Dependensi temporal mengikuti RW orde 2 mampu mengidentifikasi pola curah hujan rata-rata dan curah hujan ekstrem pada musim hujan dan kemarau. Penggunaan PC prior pada
Keyword: Bayes spatio-temporal, INLA, statistical downscaling, monthly extreme rainfall, penalized complexity prior

Judul: Extreme Rainfall Prediction Using Bayesian Binary Quantile Regression
Abstrak: Curah hujan ekstrim dapat menimbulkan masalah seperti banjir yang berdampak buruk terhadap hasil pertanian. Informasi tentang prediksi curah hujan ekstrim dibutuhkan untuk dapat mengambil langkah dan keputusan yang tepat agar meminimalkan kerugian yang diakibatkan oleh hujan ekstrim. Daerah Jawa Barat di Indonesia memiliki intensitas curah hujan yang cukup ekstrim dan ketinggian daerah yang berbeda-beda. Measure of surprise (MOS) dapat digunakan untuk menentukan ambang batas ekstrim karena nilai ambang batas untuk setiap wilayah dapat berbeda akibat ketinggian dataran. Data luaran Global Circulation Models (GCM) dimanfaatkan untuk memperoleh informasi tentang curah hujan. Namun data luaran GCM masih berskala global yang memiliki dimensi besar sehingga terdapat masalah multikolinearitas. Statistical downscaling merupakan metode yang digunakan untuk menghubungkan data luaran GCM dengan data curah hujan yang berskala lokal menggunakan metode statistika. Intensitas curah hujan ekstrim dapat dianalisis menggunakan regresi kuantil (RK) untuk mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas dan bawah ekor sebaran. Pendugaan parameter RK dapat ditentukan dengan metode Bayes, disebut juga regresi kuantil Bayes (RKB). RKB didasarkan oleh sebaran Asymmetric Laplace sehingga untuk mendapatkan pendugaan paramater dari sebaran posterior digunakan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Regresi kuantil biner Bayes merupakan perluasan dari regresi kuantil Bayes dengan peubah respon biner. Masalah multikolinearitas pada data luaran GCM dapat diatasi dengan penambahan penalti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) pada regresi kuantil biner Bayes. Tujuan penelitian ini adalah pemodelan statistical downscaling untuk memprediksi curah hujan ekstrim di Jawa Barat menggunakan metode regresi kuantil biner Bayes terpenalti LASSO. Curah hujan dikelompokkan menjadi curah hujan ekstrim dan tidak ekstrim agar didapatkan respon biner. Oleh karena ketinggian daerah di Jawa Barat yang berbeda, maka penentuan titik ekstrim berdasarkan pada ambang batas ekstrim yang didapatkan melalui metode MOS. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan di Jawa Barat tahun 1981-2009 (348 bulan) yang dikelompokkan berdasarkan ketinggian dataran yaitu dataran rendah (0-200 mdpl), dataran sedang (200-500 mdpl) dan dataran tinggi (>500 mdpl). Peubah respon biner didapatkan dari pengelompokkan curah hujan menjadi curah hujan ekstrim y_i=1 dan tidak ekstrim y_i=0 dengan metode MOS. Data luaran GCM adalah data presipitasi bulanan Climate Forecas System Reanalysis (CFSR) tahun 1981-2009 dengan ukuran grid 2.5°× 2.5° pada domain 5 × 8 grid atau 40 grid sebagai peubah penjelas. Intensitas curah hujan pada musim hujan memiliki rata-rata lebih besar dari 150 mm/bulan. Musim hujan terjadi antara bulan Oktober - Mei di dataran rendah Jawa Barat, sedangkan di dataran sedang dan tinggi Jawa Barat musim hujan terjadi sepanjang tahun. Intensitas curah hujan bulanan yang lebih besar dari 400 mm/bulan dapat dikategorikan sebagai curah hujan ekstrim. Curah hujan ekstrim di Jawa Barat jika dilihat berdasarkan titik ekstrim 400 mm/bulan terjadi pada bulan Januari dan Februari di dataran rendah, sedangkan di dataran sedang dan dataran tinggi curah hujan ekstrim terjadi pada bulan Oktober - April. Nilai ambang batas yang didapatkan dari metode MOS cukup baik untuk menentukan kategori curah hujan ekstrim di masing-masing dataran. Model regresi kuantil biner Bayes menghasilkan prediksi curah hujan ekstrim yang baik pada semua dataran. Akurasi prediksi model regresi kuantil biner Bayes di dataran rendah
Keyword: LASSO, MCMC, Measure of Surprise, Bayesian Binary Quantile Regression, Statistical Downscaling

Judul: Karakteritsik kimia dan organoleptik tablet effervescent putih telur bersitarasa lemon dengan konsentrasi effervescent mix yang berbeda
Abstrak: Egg is an animal origin food product which has high nutritional value especially protein. Cholesterol content of eggs is only found in egg yolk, on the other hand albumen does not countain cholesterol at all but high content of protein, so it can be used as a free cholesterol-protein sources. The application of albumen as egg instant drink effervescent tablet can be an alternative of protein source for people who need free-cholesterol diet. It can also become an egg product diversification.
Keyword: