Judul: Regresi Kuantil Lasso Dan Gulud Dengan Validasi Silang Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris yang memiliki potensi di sektor pertanian. Salah satu wilayah penghasil padi di Indonesia adalah Kabupaten Indramayu yang memiliki areal persawahan 56.11% dari luas wilayah keseluruhan. Salah satu unsur iklim yang mempengaruhi produktivitas pertanian adalah curah hujan. Kondisi curah hujan yang tinggi, disebut juga curah hujan ekstrim berada jauh dari curah hujan lainnya, dapat menyebabkan kerugian bagi berbagai pihak. Regresi kuantil merupakan salah satu metode analisis untuk menduga curah hujan ekstrim. Peubah prediktor yang digunakan pada regresi kuantil adalah data luaran presipitasi GCM. Data luaran GCM memiliki multikolinieritas yang dapat mengakibatkan solusi pendugaan parameter regresi menjadi tidak unik. Solusi yang unik dapat diperoleh dengan menambahkan regularisasi lasso dan gulud pada regresi kuantil. Penambahan regularisasi menyebabkan dibutuhkan koefisien lasso dan koefisien gulud yang diperoleh dari proses validasi silang (VS). Validasi silang memilih dugaan koefisien lasso dan gulud berdasarkan nilai galat validasi silang (GVS) yang minimum, namun proses VS dinilai tidak stabil dalam memilih koefisien yang optimum. Ketidakstabilan proses VS terlihat pada pemilihan nilai koefisien yang berbeda pada setiap ulangan yang berbeda. Ketidakstabilan proses VS diatasi dengan metode persentil. Metode persentil adalah proses VS yang diulang lebih dari satu kali dan memilih koefisien berdasarkan posisi persentil yang ditentukan. Pada penelitian ini dilakukan modifikasi metode persentil untuk menentukan kritertia terbaik koefisien lasso dan gulud untuk prediksi curah hujan ekstrim. Modifikasi yang dilakukan adalah memilih koefisien lasso dan gulud yang memiliki GVS minimum. Nilai koefisien yang terpilih akan dibangun model statistical downscaling menggunakan regresi kuantil dengan penambahan regularisasi lasso dan gulud untuk menduga curah hujan ekstrim. Kedua model regresi kuantil tersebut akan dipilih model terbaik dalam memprediksi curah hujan berdasarkan nilai RMSEPvalidasi terkecil dan korelasi tertinggi. Posisi kuantil yang dipilih adalah Q(0.75), Q(0.90), dan Q(0.95). Data yang digunakan adalah data curah hujan sebagai peubah respon dan data luaran presipitasi GCM sebagai peubah prediktor. Data curah hujan pada tahun 1981-2013 diambil dari rataan empat stasiun yaitu Stasiun Krangkeng, Sukadana, Karangkendal, dan Gegesik. Keempat stasiun tersebut berada pada satu zona musim (ZOM) yang sama yaitu ZOM 79. Data luaran GCM yang digunakan adalah data curah hujan bulanan data Climate Model Intercomparison Project (CMIP5). Jumlah grid yang digunakan adalah 8 8 grid, sehingga terdapat 64 peubah prediktor. Berdasarkan hasil yang diperoleh, kriteria terbaik koefisien lasso adalah pada P( ). Hal ini ditunjukkan dengan nilai RMSEPvalidasi yang konsisten lebih kecil pada setiap kuantil jika dibandingkan dengan pemilihan koefisien berdasarkan GVS minimum. Berbeda dengan regulasasi gulud, pada Q(0.75) dan Q(0.90) lebih baik memilih koefisien gulud berdasarkan GVS minimum, sedangkan pada Q(0.95) lebih baik memilih koefisien gulud yang berada pada P( ). Koefisien terpilih tersebut lalu digunakan untuk membangun model regresi kuantil. Regresi kuantil regularisasi lasso dan gulud dapat menggambarkan kondisi curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu dengan baik karena nilai RMSEPvalidasi yang kecil dan korelasi yang tinggi. Pada regresi kuantil regularisasi lasso untuk prediksi curah hujan tahun 2013 diperoleh RMSEPvalidasi sebesar 13.57, 15.78, dan 16.74 untuk masing-masing Q(0.75), Q(0.90), dan Q(0.95). Nilai RMSEPvalidasi pada regresi kuantil gulud yang diperoleh adalah 15.94, 15.85, dan 18.00 pada masing-masing Q(0.75), Q(0.90), dan Q(0.95). Pada regularisasi lasso dan gulud, nilai korelasi antara
Keyword: regresi kuantil, regularisasi lasso, regularisasi gulud, validasi silang, persentil

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Regularisasi Gulud Dan Elastic-Net Untuk Pendugaan Curah Hujan Di Indramayu
Abstrak: Indonesia yang terletak antara 6o LU sampai 11o LS dan antara 95o BT sampai 141o BT, dan dilintasi garis khatulistiwa memiliki iklim tropis dengan keragaman curah hujan yang besar. Hal tersebut dapat menyebabkan peningkatan atau penurunan curah hujan secara ekstrim. Curah hujan ekstrim dapat menimbulkan dampak buruk pada berbagai sektor, salah satunya adalah sektor pertanian karena dapat merusak tanaman. Indonesia merupakan negara agraris yang cukup maju sektor pertaniannya. Salah satu hasil pertanian terpenting di Indonesia adalah padi, yang banyak dihasilkan di wilayah Pulau Jawa. Kabupaten Indramayu merupakan salah satu penghasil padi terbesar di Jawa Barat yang berpotensi besar terkena dampak buruk adanya curah hujan ekstrim. Pemodelan curah hujan tersebut perlu dilakukan untuk menghindari dampak buruk yang mungkin terjadi. Regresi kuantil adalah suatu teknik yang dapat digunakan untuk memodelkan curah hujan ekstrim. Regresi kuantil dapat mengukur efek peubah penjelas pada berbagai nilai kuantil sebaran data. Pembentukan model regresi tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan data luaran dari General Circulation Models (GCM). Akan tetapi, GCM menghasilkan data berskala global, sehingga sulit memperoleh informasi berskala lokal secara langsung. Suatu teknik yang dapat digunakan untuk menghubungkan data berskala global dengan data berskala lokal disebut dengan downscaling. Statistical downscaling (SD) adalah salah satu teknik downscaling yang menetapkan hubungan fungsional antara data curah hujan dengan data luaran GCM. Karakteristik data GCM selain berskala global adalah terdapat multikolinieritas antar gridnya. Hal tersebut menyebabkan data GCM tidak dapat digunakan secara langsung dalam memodelkan curah hujan sebelum multikolinieritas diatasi. Metode yang sering digunakan untuk mengatasi multikolinieritas adalah analisis komponen utama atau analisis komponen utama fungsional. Selain metode tersebut, multikolinieritas juga dapat diatasi menggunakan regularisasi gulud, lasso, atau elastic-net (gabungan dari regularisasi gulud dan lasso). Regularisasi gulud mengatasi multikolinieritas dengan membuat nilai koefisien peubah penjelas menjadi sangat kecil mendekati nol. Regularisasi lasso dapat membuat koefisien tersebut bernilai nol sehingga peubah penjelas yang bersesuaian dapat dikeluarkan dari model. Keunggulan tersebut membuat lasso dapat menghasilkan model dengan peubah penjelas yang lebih sedikit dan mempermudah interpretasi. Akan tetapi, ketika banyaknya pengamatan lebih besar daripada banyaknya peubah penjelas, regularisasi gulud tetap memberikan hasil prediksi yang lebih baik. Pada penelitian ini digunakan regularisasi gulud dan elastic-net pada regresi kuantil untuk prediksi curah hujan ekstrim. Pemodelan tersebut dilakukan dengan menggunakan data curah hujan pada ZOM 79 Kabupaten Indramayu tahun 1981-2013 digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM sebagai peubah penjelas. Sebelum pembentukan model, pada data GCM dilakukan pergeseran waktu untuk mendapatkan peubah penjelas yang berkorelasi tinggi dengan peubah respon. Selanjutnya data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pemodelan (tahun 1981-2012) untuk membangun model dan data validasi (tahun 2013) untuk validasi. Langkah awal yang dilakukan dalam membangun model adalah menentukan nilai parameter regularisasi yang optimum. Penentuan parameter regularisasi gulud dan elastic-net yang optimum dilakukan dengan menggunakan metode validasi silang (CV). Selanjutnya, pemodelan dilakukan untuk pendugaan nilai-nilai curah hujan pada nilai-nilai kuantil ke-0.75, ke-0.90, dan ke-0.95. Hasil pemodelan regresi kuantil gulud dan kuantil elastic-net dapat digunakan untuk prediksi curah hujan tinggi yang terjadi pada Bulan Januari (kuantil ke-0.75) dan Bulan Desember (kuantil ke-0.90) dengan baik. Nilai prediksi dan nilai aktual curah hujan memiliki pola yang sama serta konsisten pada berbagai
Keyword: general circulation model, regresi kuantil, regularisasi elastic-net, regularisasi gulud, statistical downscaling

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii