Judul: Penggunaan analisis komponen utama kekar dan regresi kekar dalam pendugaan curah hujan lokal di Indramayu
Abstrak: Prediksi iklim akan memberikan kontribusi positif pada berbagai bidang, khususnya informasi mengenai curah hujan. Salah satu cara prediksi curah hujan adalah melakukan Empirical Statistical Downscaling (ESD) terhadap data luaran Global Circulation Model (GCM). Karakteristik data luaran GCM adalah berdimensi tinggi, terdapat multikolinieritas antar grid, dan kemungkinan terdapat pencilan. Metode Analisis Komponen Utama (AKU) klasik yang selama ini digunakan untuk mereduksi dimensi data tersebut tidak bersifat kekar terhadap pencilan. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan metode Analisis Komponen Utama Kekar (AKU-K) atau Robust Principal Component Analysis (ROBPCA) dengan penduga Minimum Covariance Determinant (MCD). Pencilan pada data stasiun lokal dapat diatasi dengan penduga M Huber dan penimbang ganda Tukey dalam menyusun model regresi kekar. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pendugaan curah hujan lokal di wilayah Indramayu menggunakan prosedur AKU-K dengan penduga MCD dan penerapannya pada pemodelan regresi kekar dengan penduga M Huber dan penimbang ganda Tukey, serta membandingkan efektifitas penerapan metode AKU kekar, penduga M Huber, dan penimbang ganda Tukey dengan metode AKU klasik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode regresi komponen utama kekar menghasilkan pendugaan yang lebih unggul dibandingkan model lainnya. Namun performa setiap model hampir sama sehingga dalam penelitian ini metode kekar digunakan sebagai alternatif pendugaan selain metode klasik karena pencilan yang terdapat pada data luaran GCM bukan merupakan amatan berpengaruh.
Keyword: Global circulation model, Empirical statistical downscaling, Minimum covariance determinant, ROBPCA, Penduga Huber M, Penimbang ganda Tukey, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Statistical Downscaling dengan Analisis Komponen Utama Fungsional untuk Memprediksi Curah Hujan (Studi Kasus: Stasiun Bondan Kabupaten Indramayu)
Abstrak: Hasil prediksi curah hujan memberikan kontribusi positif terhadap berbagai bidang kehidupan. Prediksi curah hujan dapat dilakukan berdasarkan data global circulation model (GCM). Namun data GCM berskala global sehingga diperlukan teknik statistical downscaling (SD) untuk memprediksi curah hujan berskala lokal. Masalah pada data GCM adalah multikolinieritas antar grid dan otokorelasi merupakan data deret waktu. Metode regresi komponen utama (RKU) yang selama ini digunakan pada data GCM hanya untuk mengatasi masalah multikolinieritas namun tidak mengatasi masalah otokorelasi. Masalah otokorelasi dapat diatasi dengan metode analisis komponen utama fungsi transfer (AKU-FT) dan regresi komponen utama fungsional (RKUF) dengan basis Fourier. Penelitian ini bertujuan menerapkan dan membandingkan metode RKU, AKU-FT dan RKUF untuk memprediksi curah hujan. Data dalam penelitian ini adalah data GCM yaitu data tekanan udara untuk peubah prediktor dan data curah hujan bulanan stasiun Bondan di Kabupaten Indramayu sebagai peubah respon. Periode datanya adalah dari tahun 1979 sampai dengan 2008. Pemodelan untuk penduga curah hujan dengan ketiga metode menggunakan data periode tahun 1979-2007 dan untuk validasi model menggunakan data tahun 2008. Metode RKU menghasilkan skor komponen utama, yang kemudian dimodelkan untuk memprediksi curah hujan dengan peubah respon data curah hujan. Metode AKU-FT menggunakan data skor komponen utama sebagai deret input dan data curah hujan sebagai deret output, kemudian dimodelkan dengan metode fungsi transfer untuk memprediksi curah hujan. AKUF merupakan metode menggunakan data fungsional, dimana data prediktor yang telah di transformasi menggunakan fungsi Fourier memperoleh skor komponen utama fungsional sebagai peubah prediktor. Skor komponen utama fungsional dan data curah hujan kemudian dimodelkan dengan metode RKUF untuk memprediksi curah hujan. Hasil dari ketiga metode menunjukkan bahwa metode RKU kurang baik dalam memprediksi curah hujan. Metode AKU-FT pada kasus ini baik dalam memprediksi curah hujan dalam jangka waktu satu tahun saja, sedangkan untuk memprediksi jangka panjang cenderung tidak baik. Metode RKUF memberikan hasil predksi yang cukup konsisten untuk memprediksi curah hujan jangka waktu pendek maupun panjang. Kesimpulan tersebut didapat berdasarkan nilai root mean square error prediction (RMSEP) dan korelasi (r) antara nilai prediksi dan data aslinya dari ketiga metode.
Keyword: global circulation model, statistical downscaling, analisis komponen utama fungsional, fungsi transfer

Judul: Peptides Hydrolysate Derived from Collagen of Snakehead Murrel (Channa striata) Skin Demonstrate Anti-oxidant and Anti-cholesterol Activities.
Abstrak: Anti-cholesterol and anti-oxidant play crucial role to combat cardiovascular disease (CVD) related to formation of arterial plagues from oxidation of cholesterol. In the past decades, research on bioactive peptides demonstrating anti-cholesterol and anti-oxidant activities have been reported as the alternative drugs. In this study, acid soluble collagen was extracted from the skin of snakehead murrel and employed to induce production of collagenase by Bacillus licheniformis F11.4. The collagenases secreted were in turn purified through AKTA Purifier (ion exchange, DEAE column) and used to produce peptides hydrolysate. The purified enzymes were grouped in two distinct collagenase fractions, designated as fraction D and F. Peptides hydrolysate produced by the fraction D was found to demonstrate HMG-CoA inhibitor activity comparable to pravastatin and limited anti-oxidant activity. Meanwhile, peptides hydrolysate generated using the fraction F demonstrated anti-oxidant activity comparable to BHT (2mM), vitamin C (2mM) and vitamin E (2mM), but limited HMG-CoA activity. Combination of the fraction D and F resulted in substantial HMG-CoA inhibition and anti-oxidant activities.
Keyword: Anti-cholesterol, anti-oxidant, bioactive peptide, collagen, collagenase, snakehead murrel