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: Statistical Downscaling Modeling using Combine Clusterwise Regression to Daily Rainfal Prediction
Abstrak: Indonesia merupakan negara maritim dan mempunyai iklim tropis dengan sebagian besar penduduk Indonesia bekerja di sektor pertanian. Informasi tentang curah hujan sangat berguna bagi para petani untuk menentukan waktu tanam dan jenis tanaman, sehingga hasil pertanian yang diperoleh menjadi optimal. Informasi curah hujan juga digunakan dalam memprediksi curah hujan, akan tetapi topografi dan atmosfir yang kompleks mempersulit prediksi curah hujan di wilayah Indonesia. Metode Statistical Downscaling (SD) merupakan teknik analisis statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan. Metode SD menggambarkan hubungan data curah hujan berskala lokal sebagai peubah respon dengan data berskala global GCM sebagai peubah prediktor. Data GCM berukuran 6×6 grid berpotensi mengandung multikolinearitas. Multikolinearitas dapat diatasi dengan teknik pereduksian dimensi, seleksi peubah atau penyusutan koefisien. Regresi gerombol merupakan metode analisis yang dilakukan untuk mengelompokkan curah hujan. Pengelompokan dilakukan untuk meminimumkan keragaman yang terjadi pada data curah hujan. Penelitian metode SD dengan regresi gerombol dalam pendugaan curah hujan telah dilakukan sebelumnya. Metode yang digunakan antara lain regresi gerombol sebaran Gamma, regresi gerombol sebaran Tweedie, dan regresi gerombol yang dibandingkan dengan metode Regresi Komponen Utama (RKU) dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Hasil dari penelitian tersebut regresi gerombol menghasilkan nilai Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) yang terkecil. Penelitian yang dilakukan merupakan kajian lanjutan regresi gerombol dengan model yang berbeda-beda di setiap gerombol selanjutnya disebut combine cluster model. Penelitian ini terbagi ke dalam dua kajian yaitu kajian simulasi dan kajian penerapan. Pada kajian pertama yaitu simulasi regresi gerombol dengan kombinasi model Principal Component Regression (PCR), Elastic-net Regression, dan Support Vector Regression (SVR). Kajian kedua yaitu penerapan regresi gerombol pada data curah hujan harian pada empat pos hujan di Jawa Barat, yaitu Bogor, Bandung, Citeko, dan Jatiwangi dari tahun 2010 hingga 2019. Pada tahapan simulasi regresi gerombol menggunakan dua kelompok. Hal ini dilakukan untuk melihat kemampuan regresi gerombol dalam mengelompokkan data sesuai dengan model asalnya. Simulasi dua kelompok memiliki tiga skenario dengan model (PCR dan Elastic-net), (PCR dan SVR), dan (Elastic-net dan SVR). Struktur korelasi pada data simulasi masing-masing peubah prediktor berkisar 0,8 sampai 0,9 yang artinya memiliki korelasi tinggi. Hasil simulasi menunjukkan regresi gerombol dengan kombinasi model di setiap kelompok tersebut mampu membentuk gerombol dengan tepat dan sesuai dengan karakteristik data sebenarnya. Penerapan regresi gerombol pada curah hujan harian di pos hujan Bogor, Bandung, Citeko, dan Jatiwangi dilakukan pemodelan tanpa penggerombolan (PCR, Elastic-net, dan SVR) dan penggerombolan Regresi gerombol memberikan nilai RMSEP lebih kecil dibandingkan dengan tanpa penggerombolan. Pendugaan pada regresi gerombol menggunakan dua dan tiga gerombol. Hasil menunjukkan tiga gerombol memberikan nilai RMSEP lebih baik dari dua gerombol. Model terbaik untuk masing-masing pos hujan memiliki kombinasi model yang berbeda-beda untuk setiap gerombolnya. Pos hujan Bandung memiliki model terbaik yaitu satu kelompok model Elastic-net dan dua kelompok model SVR. Model terbaik pos hujan Bogor terdiri dari model Elastic-net di setiap kelompok. Pos hujan Citeko memiliki model terbaik yaitu dua kelompok model Elastic-net dan satu kelompok model SVR. Pos hujan Jatiwangi memiliki model terbaik yaitu dua kelompok model PCR dan satu kelompok model SVR.
Keyword: Clusterwise, Combine Cluster Model, Elastic-net, Principal Component Regression, Statistical Downscaling, Support Vector Regression

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