Judul: Penentuan Bobot Optimum dengan Pengganda Lagrange untuk Penggabungan Nilai Dugaan Ekstrim Curah Hujan
Abstrak: The phenomenon of extreme rainfall could give negative impact such as a high risk of failure in agriculture and plantation productions. The estimation of extreme values using ensemble method to combine the estimates of modified Champernowne distribution and Generalized Pareto Distribution (GPD) is expected to anticipate the risk of production failure. The goals of this research are to determine optimum weight by Langrange multiplier in estimating the ensemble two extreme rainfall values based on modified Champernowne distribution and GPD, to compare the weighted results using Langrange multiplier by weighting iteratively and linear regression methods, and to forecast extreme rainfall values. The research used daily rainfalls data from January 1, 1985 to March 31, 2011 in Darmaga-Bogor Climatology Stations. The estimations using GPD tends to overestimate while the modified Champernowne distribution tends to underestimate. The ensemble method to combine both estimates using Langrange multiplier resulted a better estimate. The Langrange multipliers could be used as an alternative method to determine the optimum weight without trial and error process as in the iteration process. Forecasting one month ahead is better using the ensemble method.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), modified Champernowne distribution, Lagrange multipliers, Generalized Pareto Distribution, ensemble

Judul: Model Aditif Terampat Vektor Dengan Komponen Utama Untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus: Indramayu).
Abstrak: Perubahan iklim yang terjadi beberapa tahun terakhir ini mengakibatkan terjadinya curah hujan ekstrim. Curah hujan ekstrim ini berpotensi menimbulkan banjir yang akhirnya dapat mengakibatkan gagal panen. Oleh karena itu pemodelan curah hujan diperlukan untuk meminimumkan dampak yang terjadi. Statistical downscaling (SD) merupakan model statistik yang digunakan untuk menduga curah hujan (berskala lokal) dengan memanfaatkan informasi dari data luaran global circulation model (GCM). Data GCM adalah data hasil simulasi komputer yang memanfaatkan kaidah fisika, kondisi lautan, dan perubahan iklim pada atmosfer bumi yang dapat digunakan untuk menduga unsurunsur iklim saat ini ataupun di masa yang akan datang. Permasalahan yang muncul dalam metode SD adalah penentuan teknik statistika yang tepat untuk memodelkan curah hujan ekstrim. Sebaran nilai ekstrim yang biasa digunakan dalam teori nilai ekstrim adalah generalized extreme value (GEV) dan generalized pareto distribution (GPD). Penggunaan sebaran GEV memiliki kelemahan yaitu akan menghilangkan banyak data amatan. Oleh karena itu diusulkan untuk menggunakan GPD. Pemodelan yang dapat digunakan dalam SD antara lain model aditif terampat (generalized additive model/GAM) yang dapat mengatasi pengaruh nonlinier masing-masing peubah penjelas terhadap peubah respon dengan teknik pemulusan. Kekurangan dari metode ini adalah GAM hanya terbatas pada sebaran-sebaran yang termasuk ke dalam sebaran keluarga eksponensial, sedangkan GPD tidak termasuk ke dalam sebaran keluarga eksponensial. Selain itu, metode GAM hanya dapat membuat satu fungsi hubung dari parameter sebarannya. Permasalahan tersebut, diatasi dengan vector generalized additive model (VGAM). Teknik ini merupakan perluasan dari model aditif terampat karena VGAM yang tidak terbatas pada sebaran keluarga eksponensial. Tujuan dari penelitian ini adalah menduga curah hujan ekstrim menggunakan VGAM berdasarkan sebaran GPD di Kabupaten Indramayu. Data curah hujan di Indramayu digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM sebagai peubah penjelas. Data penelitian dibagi menjadi dua yaitu data tahun 1979-2007 untuk pemodelan dan data tahun 2008 sebagai validasi model. Ukuran grid data GCM yang digunakan yaitu ukuran 6 × 6 dan 8 × 8. Sifat dari data GCM yang berdimensi tinggi dan terdapat multikolinearitas diatasi dengan menggunakan analisis komponen utama. Pemodelan VGAM dilakukan terhadap data yang lebih besar dari nilai ambang dengan menggunakan metode backfitting vector. Pemilihan nilai ambang ini dilakukan dengan menggunakan mean residual life plot (MRLP). Pemulusan data menggunakan pemulusan spline dan pemilihan derajat bebas optimum dilakukan dengan memilih nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil. Pemodelan dilakukan dengan memodelkan keseluruhan bulan, dan membagi bulan dalam empat kelompok. Kelompok tersebut adalah bulan hujan, peralihan hujan-kering, kering, dan peralihan kering-hujan. Model yang dibuat adalah model keseluruhan dan model setiap kelompok. Hasil analisis komponen utama menghasilkan dua komponen utama untuk data grid 6 × 6 dan empat komponen utama untuk data grid 8 × 8 . Proporsi keragaman kumulatif yang dihasilkan adalah 96% untuk data ukuran grid 6 × 6 dan 95% untuk grid 8 × 8 . Berdasarkan hasil MRLP diperoleh nilai ambang secara keseluruhan adalah 145. Nilai ambang untuk kelompok bulan hujan, peralihan hujan-kering, kering, dan peralihan kering-hujan berturut-turut adalah 145, 100,10 dan 45. Hasil pemodelan VGAM pada tahap awal menunjukkan data grid 6 × 6 menghasilkan nilai root mean square error prediction (RMSEP) yang lebih rendah dibandingkan dengan data grid 8 × 8 .
Keyword: generalized pareto distributions, model aditif terampat vektor, statistical downscaling, teori nilai ekstrim

Judul: Gambaran darah ikan mas Cyprinus carpio yang terinfeksi koi herpes virus
Abstrak: Iak memiliki sistem pertahanan tubuh untuk melawan berbagai macam penyakit. Pertahanan tubuh ikan terbagi 2 sistem yaitu pertahanan non-spesifik yang terdiri atas kulit, sisik, lendir dan darah dan pertahanan spesifik yaitu antibodi. Darah adalah cairan tubuh, yang berfungsi mengangkut oksigen, makanan dan hormon ke seluruh jaringan agar semua sel dapat berjalan sesuai fungsinya.
Keyword: