Judul: Pemodelan Nilai Tingkat Pengembalian Untuk Menduga Curah Hujan Ekstrim Di Kabupaten Indramayu
Abstrak: Penelitian mengenai pendugaan curah hujan ekstrim telah banyak dikembangkan. Prang (2006) mengindentifikasi curah hujan ekstrim di stasiun Dramaga menggunakan block maxima (BM), sehingga sebaran curah hujan ekstrimnya adalah sebaran nilai ekstrim terampat (generalized extreme value distribution/GEVD). Irfan (2011) mengidentifikasi curah hujan yang terjadi di stasiun yang sama menggunakan nilai ambang (peak over threshold/POT). Curah hujan ekstrim melalui metode POT menyebar dengan sebaran pareto terampat (generalized pareto distribution/GPD). Kedua pendekatan tersebut digunakan untuk data curah hujan yang bersifat peubah tunggal. Kajian curah hujan ekstrim peubah ganda (multivariate) juga berkembang dengan baik dalam penelitian perubahan iklim. Sari (2013) menggunakan kopula untuk mengidentifikasi dan menduga curah hujan ekstrim di 15 stasiun curah hujan di kabupaten Indramayu. Pemodelan spasial ekstrim pada kasus data peubah ganda mengakibatkan asumsi korelasi spasial. Pada penelitiannya, Sari (2013) mengevaluasi ketergantungan spasial curah hujan ekstrim di 15 stasiun dengan menggunakan F-madogram. Selain menggunakan data curah hujan, informasi iklim global menjadi alat penting dalam pendugaan curah hujan ekstrim. Informasi mengenai sirkulasi atmosfir tersebut diperoleh dari model sirkulasi global (global circulation model/GCM). Data luaran GCM adalah data berskala global dengan multikolinearitas yang tinggi. Metode yang digunakan untuk memperoleh informasi berskala lokal dari data luaran GCM adalah statistical downscaling (SD). Model SD untuk pendugaan curah hujan ekstrim dalam penelitian ini dibangun dengan menggunakan nilai tingkat pengembalian dari curah hujan dan data luaran GCM. Pendekatan SD yang digunakan untuk mengatasi data yang besar dengan tingkat multikolinearitas yang tinggi adalah regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) Peubah respon dalam pemodelan adalah nilai tingkat pengembalian curah hujan, nilai tingkat pengembalian curah hujan ekstrim dan nilai tingkat pengembalian rata-rata curah hujan. Peubah prediktor dalam pemodelan adalah nilai tingkat pengembalian dari data luaran GCM dan nilai tingkat pengembalian dari data luaran GCM ekstrim. Terdapat empat buah model yang terbetuk dari kombinasi peubah respon dan peubah prediktor, yaitu: model nilai tingkat pengembalian rata-rata curah dan data luaran GCM, model nilai tingkat pengembalian curah hujan dan data luaran GCM, model nilai tingkat pengembalian curah hujan ekstrim dan data luaran GCM ekstrim dan model nilai tingkat pengembalian rata-rata curah hujan data luaran GCM ekstrim Pendugaan terbaik ditentukan berdasarkan nilai RMSEP terkecil, sedangkan model terbaik ditentukan berdasarkan nilai korelasi terbesar. Nilai tingkat pengembalian dari rata-rata curah hujan menggunakan pendekatan GPD menghasilkan RMSEP sebesar 121.186, sedangkan nilai tingkat pengembalian untuk curah hujan dan curah hujan ekstrim menggunakan pendekatan kopula berturut-turut sebesar 117.71 dan 203.80. Nilai RMSEP ini menunjukkan bahwa secara umum pendekatan kopula menggunakan data curah hujan menghasilkan pendugaan curah hujan ekstrim terbaik. Model nilai tingkat pengembalian rata-rata curah hujan dan data luaran GCM menghasilkan nilai korelasi sebesar -0.716 dan RMSEP sebesar 127.546. Nilai korelasi yang negatif menunjukkan bahwa rata-rata curah hujan yang terjadi di 15 stasiun Indramayu tidak berbanding lurus dengan data luaran GCM (presipitasi) pada area tersebut, sehingga model ini tidak digunakan untuk pendugaan curah hujan ekstrim. Model tingkat pengembalian curah hujan dan data luaran GCM memiliki nilai RMSEP terkecil dari ketiga model lainnya, yaitu sebesar 59.189. Namun nilai korelasi untuk model ini juga kecil yaitu sebesar 0.635, sehingga model ini belum cukup baik digunakan untuk pendugaan curah hujan ekstrim. Nilai korelasi yang besar
Keyword: statistical downscaling, generalized pareto distribution, kopula, nilai tingkat pengembalian, regresi kuadrat terkecil parsial

Judul: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Pareto Terampat Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1979-2008).
Abstrak: Indonesia memiliki iklim tropis dengan keragaman suhu kecil, namun keragaman curah hujan cukup besar, sehingga curah hujan merupakan unsur iklim yang penting untuk diamati terkait dengan perubahan iklim. Perubahan iklim dapat meningkatkan kejadian curah hujan ekstrim yang berdampak banjir, sehingga merendam lahan pertanian. Oleh karena itu, untuk mengantisipasinya diperlukan informasi dini mengenai prediksi curah hujan ekstrim, antara lain dengan statistical downscaling. Statistical Downscaling (SD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara data berskala global dengan data berskala lokal yaitu antara data luaran Global Circulation Model (GCM) dengan data curah hujan di stasiun cuaca. Namun dalam pemodelan SD ini perlu memperhatikan curah hujan ektrim. Penentuan nilai ekstrim dapat dilakukan menggunakan blok maksima yang nilainya akan mengikuti sebaran nilai ekstrim terampat (generalized extreme value, GEV). Namun metode ini tidak efektif karena akan banyak pengamatan terbuang, sehingga penentuan nilai ekstrim dilakukan dengan nilai ambang (threshold). Nilai-nilai di atas nilai ambang akan mengikuti Sebaran Pareto Terampat (Generalized Pareto Distribution, GPD). Tujuan penelitian ini adalah memodelkan data curah hujan dengan data luaran GCM menggunakan regresi Sebaran Pareto Terampat (GPD) untuk memprediksi curah hujan ekstrim di wilayah Kabupaten Indramayu. Penelitian ini, menggunakan data curah hujan lokal di kabupaten Indramayu dari tahun 1979 sampai tahun 2008 sebagai peubah respon. Data luaran GCM pada posisi wilayah 1.25°LS-18.75°LS dan 101.25°BT-118.75°BT, yang terdiri dari 8×8 grid. Data luaran GCM memiliki karakteristik non linier, berdimensi tinggi, dan multikolinieritas sehingga diperlukan analisis komponen utama (AKU). Pada regresi GPD, komponen utama merupakan peubah prediktor. Data dibagi menjadi dua, yaitu data tahun 1979-2007 sebagai data training untuk menyusun model dan data tahun 2008 sebagai data testing untuk validasi model. Data training dibagi berdasarkan empat musim yaitu, musim hujan (Desember, Januari, Februari), peralihan musim hujan-kemarau (Maret, April, Mei), kemarau (Juni, Juli, Agustus), peralihan kemarau hujan (September, Oktober, November). Penentuan batas ambang menggunakan Mean Residual Life Plot (MRLP). Nilainilai di atas batas ambang diuji kesesuaian sebarannya dengan uji Kolmogorov- Smirnov. Pendugaan parameter pada regresi GPD menggunakan metode kemungkinan maksimum dengan metode optimasi Nelder-Mead. Jumlah komponen yang digunakan sebanyak 4 komponen dengan tingkat keragaman sebesar 96.6%. MRLP menghasilkan batas ambang sebesar 145 untuk keseluruhan data. Pada pembagian empat musim diperoleh nilai ambang untuk bulan hujan (Des, Jan, Feb) sebesar 145, bulan peralihan hujan-kemarau (Mar, Apr, Mei) sebesar 100, musim kemarau (Jun, Jul, Agu) sebesar 10 dan musim peralihan kemarau-hujan (Sep, Okt, Nov) sebesar 45. Hasilnya menunjukkan bahwa model terbaik adalah model yang membagi empat musim dengan nilai RMSEP terkecil untuk kuantil 75, 90, 95 adalah 78.71, 93.63, 106.54. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa prediksi curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu pada bulan Januari tidak mengikuti pola aktualnya, namun secara umum pola hasil dugaan mirip dengan pola data aktualnya. Musim peralihan dan musim kemarau dapat diprediksi dengan baik di bawah kuantil 75. Model ini dapat memprediksi curah hujan ekstrim dengan baik pada bulan Februari yang merupakan puncak hujan pada tahun 2008. Curah hujan bulan Februari diprediksi pada kuantil ke-95 dengan nilai 453.23 mm/bulan. Model tersebut dapat menduga curah hujan ekstrim dengan baik untuk pendugaan satu tahun kedepan dan model ini merupakan model yang konsisten.
Keyword: curah hujan, ekstrim, Generalized Pareto Distribution, Global Circulation Model, statistical downscaling

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: