Judul: Statistical Downscaling Modeling using Clusterwise with  Genetic Algorithm Approach on Gamma Distribution
Abstrak: Statistical Downscaling (SD) merupakan teknik statistika yang menghubungkan antara iklim lokal yang ada di permukaan bumi dan sirkulasi atmosfir global. SD menjelaskan hubungan antara curah hujan di permukaan bumi (skala lokal) sebagai peubah respon dan luaran presipitasi generalized circulation model (GCM) yang berskala global sebagai peubah prediktor. Analisis komponen utama (AKU) digunakan untuk mereduksi dimensi GCM karena terdapat korelasi yang tinggi antar peubah prediktor tersebut. Curah hujan yang memiliki nilai lebih dari atau sama dengan nol dan menjulur ke kanan dapat di dekati dengan sebaran Gamma. Keragaman yang besar pada data curah hujan lokal dan luaran GCM diatasi menggunakan regresi gerombol (clusterwise). Regresi gerombol merupakan salah satu metode untuk menggerombolkan data curah hujan dengan mengkombinasikan teknik penggerombolan dan analisis regresi. Penggerombolan setiap amatan secara acak menggunakan algoritma genetika (AG) agar mendapatkan model regresi terbaik di setiap gerombol yang terbentuk. Proses AG dilakukan untuk mendapatkan penggerombolan terbaik dari generasi ke generasi. Penelitian ini akan melihat performa AG dalam menggerombolkan data serta menduga curah hujan dengan memanfaatkan teknik SD menggunakan regresi gerombol pada sebaran Gamma. Tahapan awal penelitian ini dimulai dengan melakukan simulasi untuk melihat performa AG dalam menggerombolkan setiap amatan sesuai sebaran yang dibangkitkan. Tiga skenario simulasi regresi gerombol dilakukan yang terdiri dari peubah respon dengan sebaran Gamma yang berbeda, sebaran Normal yang berbeda, dan campuran sebaran Gamma dan Normal. ...dst.., Statistical Downscaling (SD) is a statistical technique that relates the local climate on the earth's surface and the global atmospheric circulation. SD explains the relationship between rainfall on the earth's surface (local scale) as a response variable and the generalized circulation model (GCM) precipitation output on a global scale as a predictor variable. Principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimensions of GCM because there is a high correlation between these predictor variables. Rainfall which has a value of more than or equal to zero and extends to the right can be approximated by the Gamma distribution. The large variability in local rainfall data and GCM outputs was overcome using clusterwise regression. Cluster regression is a method for clustering rainfall data by combining clustering techniques and regression analysis. Grouping each observation randomly using a genetic algorithm (GA) in order to obtain the best regression model in each cluster formed. The GA process is carried out to obtain the best clustering from generation to generation. This study will look at the performance of GA in clustering data and predicting rainfall using the SD technique using cluster regression on the Gamma distribution. The initial stage of this research begins with conducting a simulation to see the performance of GA in grouping each observation according to the generated distribution. ...dst
Keyword: clusterwise, gamma distribution, genetic algorithm, statistical  downscaling

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: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: