Judul: Pemodelan Clusterwise Regression pada Statistical Downscaling untuk Pendugaan Curah Hujan Bulanan
Abstrak: El Nino dan La Nina adalah fenomena iklim yang dapat menyebabkan masalah bagi masyarakat. El Nino adalah penurunan curah hujan yang mengakibatkan kekeringan dan La Nina adalah peningkatan curah hujan yang mengakibatkan kebanjiran. Oleh karena itu pendugaan curah hujan sangat penting untuk dilakukan dalam mengantisipasi peningkatan dan penurunan curah hujan yang ekstrem. Regresi gerombol adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk pendugaan curah hujan. Regresi gerombol menyatukan analisis gerombol ke dalam kerangka regresi sehingga parameter dapat diduga secara bersama-sama. Gerombol diperoleh berdasarkan parameter regresi dari subpopulasi heterogen. Model regresi gerombol memungkinkan koefisien regresi bervariasi dengan amatan-amatan dari berbagai gerombol. Data penelitian adalah data luaran general circulation model dari climate forecast system. Peubah yang digunakan adalah intensitas curah hujan bulanan sebagai peubah kovariat (X) mulai dari Januari 2011 sampai Desember 2017. Data ini terletak pada 4° LS sampai dengan 9° LS dan 105° BT sampai dengan 110° BT dengan ukuran grid 0.5°×0.5°. Domain yang digunakan yaitu 9×9 grid untuk stasiun Bandung, 8×8 grid untuk stasiun Citeko dan 6×6 grid untuk stasiun Bogor dan stasiun Jatiwangi. Data peubah respon (y) adalah data curah hujan bulanan dari stasiun Bandung (83 data curah hujan), Bogor (83 data curah hujan), Citeko (82 data curah hujan) dan Jatiwangi (82 data curah hujan) dari Januari 2011 sampai dengan Desember 2017 dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika. Berdasarkan nilai Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) dan korelasi regresi gerombol menghasilkan pendugaan curah hujan yang terbaik dibandingkan regresi komponen utama dan regresi kuadrat terkecil parsial. Gerombol yang digunakan pada stasiun Bandung sebanyak 4 gerombol dengan nilai RMSEP yang dihasilkan sebesar 71.83 dan korelasi sebesar 0.89. Gerombol yang digunakan untuk stasiun Bogor adalah 4 gerombol dengan nilai RMSEP yang dihasilkan sebesar 109.25 dan korelasi sebesar 0.85. Gerombol yang digunakan untuk stasiun Citeko sebanyak 3 gerombol dengan nilai RMSEP yang dihasilkan sebesar 109.73 dan korelasi sebesar 0.86. Gerombol yang digunakan pada stasiun Jatiwangi sebanyak 4 gerombol dengan nilai RMSEP yang dihasilkan sebesar 86.47 dan korelasi sebesar 0.93.
Keyword: Curah hujan, Regresi gerombol, 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: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography