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: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Menggunakan Lasso Untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim
Abstrak: Curah hujan ekstrim yang sering terjadi di Indonesia menimbulkan berbagai dampak negatif, diantaranya yang berkaitan dengan bidang pertanian. Tanaman padi merupakan tanaman yang rentan terhadap kejadian ekstrim yaitu El-Nino dan La-Nina. Oleh karena itu pemodelan curah hujan diperlukan untuk meminimumkan dampak yang terjadi. Model-model untuk menganalisa curah hujan sudah banyak diterapkan di antaranya global circulation model (GCM). Data luaran GCM adalah data hasil simulasi komputer yang memanfaatkan kaidah fisika, kondisi lautan, dan perubahan iklim pada atmosfer bumi dan dapat merepresentasikan unsur – unsur iklim pada masa lampau, saat ini dan di masa yang akan datang. Data luaran GCM masih berskala global, sehingga akan sulit untuk menjelaskan keragaman dalam skala lokal yang lebih rinci. Hal ini berdampak pada rendahnya tingkat akurasi prediksi curah hujan yang dihasilkan. Statistical Downscaling (SD) diyakini dapat menangani permasalahan tersebut. Metode ini menghubungkan antara data luaran GCM dan curah hujan untuk menduga perubahan pada skala lokal dengan menggunakan metode regresi. Regresi kuantil merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis pola terjadinya curah hujan ekstrim. Regresi kuantil dapat mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas atau bawah ekor sebaran. Kelebihan lain dari regresi kuantil adalah sangat efisien jika sisaan tidak menyebar normal dan kekar terhadap adanya pencilan. Data luaran GCM yang memiliki multikolinearitas tidak dapat langsung diterapkan dalam model SD. Metode-metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas dalam SD antara lain metode analisis komponen utama (AKU), metode shrinkage seperti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan ridge. Metode AKU paling sering digunakan dalam mereduksi dimensi data luaran GCM dan menangani masalah multikolinearitas. Metode shringkage selain dapat menghilangkan multikolinearitas juga dapat meminimumkan ragam penduga parameter dari model regresi. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu dengan pendekatan SD menggunakan metode regresi kuantil dengan LASSO dan AKU serta memilih model SD terbaik dari kedua metode yang digunakan tersebut. Peubah respon yang digunakan adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diperoleh dari 11 stasiun klimatologi di Kabupaten Indramayu pada tahun 1979-2008. Peubah prediktor (GCM) yang digunakan adalah data curah hujan bulanan Climate Model Intercomparison Project (CMIP5) yang dikeluarkan oleh KNMI, Belanda pada tahun 1979 sampai dengan 2008 dengan posisi wilayah –18.75o – 1.25oLS dan 101.25o – 116.25oBT. Analisis data yang dilakukan meliputi pemodelan regresi kuantil dengan penalti LASSO dan pemodelan regresi kuantil dengan AKU. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dugaan curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu dengan model SD menggunakan regresi kuantil dengan LASSO menghasilkan prediksi yang lebih konsisten terhadap berbagai selang waktu dugaan dibandingkan model yang menggunakan metode AKU. Model terbaik yang diperoleh berasal dari model yang dibangun oleh regresi kuantil dengan metode LASSO pada grid 6×6 yaitu model regresi kuantil linear. Model ini memiliki nilai quantile verification skill score (QVSS) paling tinggi dan nilai root mean square error of prediction (RMSEP) paling rendah diantara model-model yang lain. RMSEP model SD dengan LASSO pada grid 6×6 lebih rendah dibandingkan dengan model pada grid 8×8, sedangkan pada model AKU kedua grid memiliki nilai RMSEP yang hampir sama. Pendugaan curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu untuk satu tahun
Keyword: curah hujan ekstrim, global circulation model, LASSO, regresi kuantil, 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: