Judul: Sebaran Pareto Terampat Untuk Menentukan Curah Hujan Ekstrim  (Studi Kasus: Curah Hujan Periode 2001-2010 pada Stasiun Darmaga)
Abstrak: Beberapa tahun terakhir, perubahan cuaca sering tidak menentu sehingga menyebabkan peristiwa cuaca ekstrim seperti hujan badai, banjir, dan tanah longsor. Studi mengenai cuaca ekstrim perlu dilakukan untuk mengantisipasi kerugian yang mungkin terjadi di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji data curah hujan ekstrim menggunakan Sebaran Pareto Terampat (Generalized Pareto Distribution, GPD). Data yang digunakan berupa data sekunder, diperoleh dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) berupa curah hujan harian periode 2001-2010. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah teori nilai ekstrim berupa GPD. Tingkat Pengembalian (Return Level) digunakan untuk meramalkan curah hujan maksimum pada periode tahunan dan musim hujan. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai ramalan untuk periode musim hujan memiliki hasil ramalan yang lebih baik dari periode tahunan. Nilai Rata-rata Kesalahan Absolut Relatif (Mean Absolute Percent Error, MAPE) pada periode tahunan untuk 2, 3, dan 6 bulan ke depan secara berturut-turut sebesar 28.53%, 19.13%, dan 19.4%. Sementara Nilai MAPE pada periode musim hujan untuk 2, 3, dan 6 bulan ke depan sebesar 18.02%, 6.79%, dan 14.04%. Berdasarkan nilai MAPE maka periode musim hujan untuk 3 bulan ke depan memiliki hasil ramalan lebih baik dari semua periode analisis yang digunakan.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Nilai Tingkat Pengembalian Untuk Menduga Curah Hujan Ekstrim Di Kabupaten Indramayu
Abstrak: Penelitian mengenai pendugaan curah hujan ekstrim telah banyak dikembangkan. Prang (2006) mengindentifikasi curah hujan ekstrim di stasiun Dramaga menggunakan block maxima (BM), sehingga sebaran curah hujan ekstrimnya adalah sebaran nilai ekstrim terampat (generalized extreme value distribution/GEVD). Irfan (2011) mengidentifikasi curah hujan yang terjadi di stasiun yang sama menggunakan nilai ambang (peak over threshold/POT). Curah hujan ekstrim melalui metode POT menyebar dengan sebaran pareto terampat (generalized pareto distribution/GPD). Kedua pendekatan tersebut digunakan untuk data curah hujan yang bersifat peubah tunggal. Kajian curah hujan ekstrim peubah ganda (multivariate) juga berkembang dengan baik dalam penelitian perubahan iklim. Sari (2013) menggunakan kopula untuk mengidentifikasi dan menduga curah hujan ekstrim di 15 stasiun curah hujan di kabupaten Indramayu. Pemodelan spasial ekstrim pada kasus data peubah ganda mengakibatkan asumsi korelasi spasial. Pada penelitiannya, Sari (2013) mengevaluasi ketergantungan spasial curah hujan ekstrim di 15 stasiun dengan menggunakan F-madogram. Selain menggunakan data curah hujan, informasi iklim global menjadi alat penting dalam pendugaan curah hujan ekstrim. Informasi mengenai sirkulasi atmosfir tersebut diperoleh dari model sirkulasi global (global circulation model/GCM). Data luaran GCM adalah data berskala global dengan multikolinearitas yang tinggi. Metode yang digunakan untuk memperoleh informasi berskala lokal dari data luaran GCM adalah statistical downscaling (SD). Model SD untuk pendugaan curah hujan ekstrim dalam penelitian ini dibangun dengan menggunakan nilai tingkat pengembalian dari curah hujan dan data luaran GCM. Pendekatan SD yang digunakan untuk mengatasi data yang besar dengan tingkat multikolinearitas yang tinggi adalah regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) Peubah respon dalam pemodelan adalah nilai tingkat pengembalian curah hujan, nilai tingkat pengembalian curah hujan ekstrim dan nilai tingkat pengembalian rata-rata curah hujan. Peubah prediktor dalam pemodelan adalah nilai tingkat pengembalian dari data luaran GCM dan nilai tingkat pengembalian dari data luaran GCM ekstrim. Terdapat empat buah model yang terbetuk dari kombinasi peubah respon dan peubah prediktor, yaitu: model nilai tingkat pengembalian rata-rata curah dan data luaran GCM, model nilai tingkat pengembalian curah hujan dan data luaran GCM, model nilai tingkat pengembalian curah hujan ekstrim dan data luaran GCM ekstrim dan model nilai tingkat pengembalian rata-rata curah hujan data luaran GCM ekstrim Pendugaan terbaik ditentukan berdasarkan nilai RMSEP terkecil, sedangkan model terbaik ditentukan berdasarkan nilai korelasi terbesar. Nilai tingkat pengembalian dari rata-rata curah hujan menggunakan pendekatan GPD menghasilkan RMSEP sebesar 121.186, sedangkan nilai tingkat pengembalian untuk curah hujan dan curah hujan ekstrim menggunakan pendekatan kopula berturut-turut sebesar 117.71 dan 203.80. Nilai RMSEP ini menunjukkan bahwa secara umum pendekatan kopula menggunakan data curah hujan menghasilkan pendugaan curah hujan ekstrim terbaik. Model nilai tingkat pengembalian rata-rata curah hujan dan data luaran GCM menghasilkan nilai korelasi sebesar -0.716 dan RMSEP sebesar 127.546. Nilai korelasi yang negatif menunjukkan bahwa rata-rata curah hujan yang terjadi di 15 stasiun Indramayu tidak berbanding lurus dengan data luaran GCM (presipitasi) pada area tersebut, sehingga model ini tidak digunakan untuk pendugaan curah hujan ekstrim. Model tingkat pengembalian curah hujan dan data luaran GCM memiliki nilai RMSEP terkecil dari ketiga model lainnya, yaitu sebesar 59.189. Namun nilai korelasi untuk model ini juga kecil yaitu sebesar 0.635, sehingga model ini belum cukup baik digunakan untuk pendugaan curah hujan ekstrim. Nilai korelasi yang besar
Keyword: statistical downscaling, generalized pareto distribution, kopula, nilai tingkat pengembalian, regresi kuadrat terkecil parsial

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: