Judul: Pemodelan Regresi Kuantil Bayes untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim di Jawa Barat
Abstrak: Regresi linear sederhana sering digunakan untuk mendapatkan hubungan fungsional antar dua peubah atau lebih dan juga dapat memprediksi pengaruh peubah respon terhadap peubah penjelas. Ketika data yang digunakan tidak simetris, regresi linear sederhana kurang tepat digunakan dikarenakan nilai dugaan sensitif terhadap pencilan. Oleh karena itu dikembangkan metode regresi kuantil (RK) yang dapat digunakan menganalisis sejumlah data yang tidak simetris. Pendugaan parameter RK dapat ditentukan dengan metode Bayes, regresi kuantil Bayes (RKB). RKB berdasarkan sebaran Laplace asimetrik sehingga untuk mendapatkan pendugaan paramater dari sebaran posterior menggunakan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC). RK dapat diterapkan pada statistical downscaling (SD) untuk menganalisis data-data curah hujan ekstrim karena RK dapat mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas dan bawah ekor sebaran. SD merupakan suatu teknik yang menggunakan metode statistika untuk melihat hubungan data yang berskala global dengan data berskala lokal. Data berskala global yaitu data luaran global climate model (GCM) dan data berskala lokal yaitu data curah hujan bulanan. Data luaran GCM yaitu berdimensi banyak sehingga terjadi multikolinearitas yang akan menyebabkan dugaan parameter untuk setiap model menjadi bias. Hal ini dapat diselesaikan dengan least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). Jawa Barat memiliki luas sebesar 35 ribu km2 dengan kawasan utara merupakan daerah dataran rendah dan kawasan selatan merupakan daerah dataran tinggi. Rata-rata curah hujan bulanan di Jawa Barat sebesar 184.7 mm/bulan pada tahun 2016. Adanya perbedaan ketinggian mengakibatkan perbedaan intensitas curah hujan, sehingga dibutuhkan sebuah analisis untuk memperoleh prediksi curah hujan yang akurat untuk mencegah kejadian ekstrim yang dapat mengakibatkan kerugian di bidang pertanian. Data yang digunakan pada tahun 1981-2009. Data curah hujan dikelompokan berdasarkan ketinggian dataran yaitu dataran rendah memiliki ketinggian 0-200 mdpl dan dataran tinggi memiliki ketinggian lebih dari 200 mdpl sebagai peubah respon. Data luaran GCM adalah data presipitasi bulanan Climate Forecas System Reanalysis (CFSR) dengan ukuran grid 2:50 2:50 pada domain 5 8 grid atau 40 grid sebagai peubah penjelas. Curah hujan ekstrim yaitu intensitas curah hujan bulanan lebih besar dari 400 mm/bulan. Oleh karena itu, di Jawa Barat, curah hujan ekstrim terjadi pada bulan Januari dan Februari di dataran rendah. Di dataran tinggi, curah hujan ekstrim terjadi di bulan Oktober - April. Model RKB di dataran rendah memiliki nilai RMSE terkecil dari pada nilai RMSE dari model RKB di dataran tinggi. Model RKB di dataran rendah memiliki nilai korelasi tertinggi dari pada nilai korelasi dari model RKB di dataran tinggi. Oleh karena itu, model RKB di dataran rendah lebih baik dari pada model RKB di dataran tinggi. Untuk prediksi model RKB di dataran rendah memiliki nilai RMSEP terkecil dari pada nilai RMSEP dari model RKB di dataran tinggi. Model RKB di dataran rendah memiliki nilai korelasi tertinggi dari pada nilai korelasi dari model RKB di dataran tinggi. Oleh karena itu, model RKB di dataran rendah lebih baik dari pada model RKB di dataran tinggi dalam hal prediksi. Di dataran rendah, curah hujan di bulan Januari dapat diprediksi dengan model kuantil 0.95. Curah hujan ekstrim di bulan Februari dapat diprediksi dengan model kuantil 0.99. Di dataran tinggi, Curah hujan ekstrim di bulan
Keyword: LASSO, MCMC, Regresi Kuantil, Regresi Kuantil Bayes, Statistical Downscaling

Judul: Extreme Rainfall Prediction Using Bayesian Binary Quantile Regression
Abstrak: Curah hujan ekstrim dapat menimbulkan masalah seperti banjir yang berdampak buruk terhadap hasil pertanian. Informasi tentang prediksi curah hujan ekstrim dibutuhkan untuk dapat mengambil langkah dan keputusan yang tepat agar meminimalkan kerugian yang diakibatkan oleh hujan ekstrim. Daerah Jawa Barat di Indonesia memiliki intensitas curah hujan yang cukup ekstrim dan ketinggian daerah yang berbeda-beda. Measure of surprise (MOS) dapat digunakan untuk menentukan ambang batas ekstrim karena nilai ambang batas untuk setiap wilayah dapat berbeda akibat ketinggian dataran. Data luaran Global Circulation Models (GCM) dimanfaatkan untuk memperoleh informasi tentang curah hujan. Namun data luaran GCM masih berskala global yang memiliki dimensi besar sehingga terdapat masalah multikolinearitas. Statistical downscaling merupakan metode yang digunakan untuk menghubungkan data luaran GCM dengan data curah hujan yang berskala lokal menggunakan metode statistika. Intensitas curah hujan ekstrim dapat dianalisis menggunakan regresi kuantil (RK) untuk mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas dan bawah ekor sebaran. Pendugaan parameter RK dapat ditentukan dengan metode Bayes, disebut juga regresi kuantil Bayes (RKB). RKB didasarkan oleh sebaran Asymmetric Laplace sehingga untuk mendapatkan pendugaan paramater dari sebaran posterior digunakan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Regresi kuantil biner Bayes merupakan perluasan dari regresi kuantil Bayes dengan peubah respon biner. Masalah multikolinearitas pada data luaran GCM dapat diatasi dengan penambahan penalti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) pada regresi kuantil biner Bayes. Tujuan penelitian ini adalah pemodelan statistical downscaling untuk memprediksi curah hujan ekstrim di Jawa Barat menggunakan metode regresi kuantil biner Bayes terpenalti LASSO. Curah hujan dikelompokkan menjadi curah hujan ekstrim dan tidak ekstrim agar didapatkan respon biner. Oleh karena ketinggian daerah di Jawa Barat yang berbeda, maka penentuan titik ekstrim berdasarkan pada ambang batas ekstrim yang didapatkan melalui metode MOS. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan di Jawa Barat tahun 1981-2009 (348 bulan) yang dikelompokkan berdasarkan ketinggian dataran yaitu dataran rendah (0-200 mdpl), dataran sedang (200-500 mdpl) dan dataran tinggi (>500 mdpl). Peubah respon biner didapatkan dari pengelompokkan curah hujan menjadi curah hujan ekstrim y_i=1 dan tidak ekstrim y_i=0 dengan metode MOS. Data luaran GCM adalah data presipitasi bulanan Climate Forecas System Reanalysis (CFSR) tahun 1981-2009 dengan ukuran grid 2.5°× 2.5° pada domain 5 × 8 grid atau 40 grid sebagai peubah penjelas. Intensitas curah hujan pada musim hujan memiliki rata-rata lebih besar dari 150 mm/bulan. Musim hujan terjadi antara bulan Oktober - Mei di dataran rendah Jawa Barat, sedangkan di dataran sedang dan tinggi Jawa Barat musim hujan terjadi sepanjang tahun. Intensitas curah hujan bulanan yang lebih besar dari 400 mm/bulan dapat dikategorikan sebagai curah hujan ekstrim. Curah hujan ekstrim di Jawa Barat jika dilihat berdasarkan titik ekstrim 400 mm/bulan terjadi pada bulan Januari dan Februari di dataran rendah, sedangkan di dataran sedang dan dataran tinggi curah hujan ekstrim terjadi pada bulan Oktober - April. Nilai ambang batas yang didapatkan dari metode MOS cukup baik untuk menentukan kategori curah hujan ekstrim di masing-masing dataran. Model regresi kuantil biner Bayes menghasilkan prediksi curah hujan ekstrim yang baik pada semua dataran. Akurasi prediksi model regresi kuantil biner Bayes di dataran rendah
Keyword: LASSO, MCMC, Measure of Surprise, Bayesian Binary Quantile Regression, Statistical Downscaling

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: