Judul: Klasifikasi Data Curah Hujan Menggunakan Metode Regresi Logistik dengan Teknik Lasso, Stepwise dan Komponen Utama
Abstrak: hujan di Indonesia umumnya sulit untuk diprediksi karena banyak faktor yang mempengaruhi. Oleh karena itu, perlu dibuat klasifikasi curah hujan untuk memperkirakan curah hujan yang akan terjadi. Klasifikasi data curah hujan memiliki peubah penjelas yang banyak dan mengandung multikolinieritas. Pemilihan model dengan menghilangkan beberapa peubah penjelas dapat dilakukan dengan metode stepwise. Klasifikasi untuk data yang mengandung multikolineritas dapat menggunakan analisis komponen utama. Lasso dapat menyusutkan peubah penjelas dan menghilangkan multikolinieritas karena lasso menerapkan kendala L1-norm. Hasil yang didapatkan berdasarkan nilai akurasi menunjukkan akurasi lasso sedikit lebih besar dibandingkan metode stepwise dan analisis komponen utama. Rata-rata akurasi lasso, stepwise dan komponen utama sebesar 61.16%, 59.38% dan 47.94%. Oleh karena itu, Lasso menjadi metode yang paling baik dibandingkan analisis komponen utama dan stepwise dalam mengklasifikasi curah hujan.
Keyword: curah hujan, regresi logistik, analisis komponen utama, stepwise, regresi logistik lasso

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling untuk Menduga Curah Hujan dengan Regresi Linear Gerombol dan Pemodelan Dua Tahap
Abstrak: Curah hujan merupakan salah satu peubah iklim yang paling sering digunakan dalam studi dampak perubahan iklim. Informasi mengenai curah hujan sangat penting untuk diketahui terutama dalam bidang pertanian. Pendugaan curah hujan dapat dilakukan dengan memanfaatkan data luaran Global Circulation Model (GCM). Akan tetapi data GCM merupakan data skala global, sehingga dibutuhkan suatu teknik untuk mendapatkan informasi pada data skala lokal yang dinamakan teknik statistical downscaling. Karakteristik data GCM yang melibatkan banyak peubah prediktor memungkinkan terjadinya multikolinearitas antar peubah. Beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut adalah teknik pereduksian dimensi, seleksi peubah, dan penyusutan koefisien. Beberapa kajian yang telah dilakukan menyimpulkan bahwa penambahan peubah dummy kelompok curah hujan membuat model pendugaan curah hujan menjadi lebih baik. Akan tetapi model dengan peubah dummy pada penelitian sebelumnya tidak dapat digunakan untuk prediksi curah hujan pada periode ke depan karena peubah dummy yang digunakan adalah data curah hujan itu sendiri. Oleh karena itu, perlu dilakukan pendugaan terlebih dahulu pada peubah dummy yang akan dimasukkan pada model pendugaan curah hujan. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan curah hujan dengan analisis regresi komponen utama (RKU) dan regresi gerombol. Pada analisis regresi komponen utama, dilakukan penambahan dummy klasifikasi curah hujan ≤ 100 mm/bulan dan > 100 mm/bulan. Pendugaan dummy klasifikasi curah hujan dilakukan dengan menggunakan model regresi logistik dan Classification and Regression Trees (CART). Oleh karena itu, pemodelan curah hujan pada penelitian ini menggunakan pemodelan dua tahap. Pada analisis regresi gerombol, jumlah gerombol ditetapkan di awal dengan menggunakan 2 gerombol. Penelitian ini menggunakan data observasi Global Precipitation Climatology Project (GPCP) versi 2.2. Data kovariat diambil dalam domain 7 × 7 grid (49 kovariat) pada sistem koordinat 101.25o-116.25o BT dan 13.75o LS – 1.25o LU dengan lebar grid sebesar 2.5o×2.5o. Data peubah respon adalah data curah hujan bulanan dari 11 pos pengamatan curah hujan di Kabupaten Indramayu, yaitu Kr Anyar, Pusakanegara, Tulangkacang, Dempet, Indramayu, Juntinyuat, Losarang, Gegesik, Karangkendal, Krangkeng, dan Sukadana. Untuk mendapatkan nilai RMSEP pada setiap model pendugaan, data dibagi menjadi data training dan data testing dengan metode K-fold cross validation. K-fold cross validation atau validasi silang membagi data menjadi k bagian, kemudian sebanyak k-1 bagian akan digunakan sebagai data training dan 1 bagian akan digunakan sebagai data testing. Proses ini diulangi sebanyak k kali sehingga setiap bagian pernah dijadikan data uji sebanyak 1 kali. Pada penelitian ini digunakan validasi silang dengan 10-fold. Secara umum, pendugaan model dengan RKU dan RKU-dummy logistik memberikan nilai RMSEP yang relatif sama pada setiap pos pengamatan. RKU dengan dummy dari pendugaan dengan CART menghasilkan nilai RMSEP yang lebih kecil dibandingkan dengan RKU tanpa peubah dummy dan RKU dengan dummy dari pendugaan logistik. Hal ini sejalan dengan ketepatan klasifikasi CART yang lebih baik daripada regresi logistik. Sehingga, dapat dikatakan bahwa penambahan peubah dummy klasifikasi curah hujan ≤ 100 mm/bulan dan > 100 mm/bulan dengan menggunakan metode CART mampu memperbaiki model pendugaan curah hujan dengan menghasilkan nilai RMSEP yang lebih kecil dibandingkan metode RKU dan RKU dengan peubah dummy dari regresi logistik. Namun, diantara keempat metode yang dibandingkan, metode regresi gerombol menghasilkan nilai RMSEP yang paling kecil sehingga dapat dikatakan bahwa metode ini lebih
Keyword: curah hujan, CART, regresi gerombol, regresi komponen utama, regresi logistik, statistical downscaling

Judul: Synthesis of Chicken Eggshells-Based β-Tricalcium Phosphate Bioceramics and Their Biocompatibility Test as A Tooth Filler
Abstrak: Preservation of alveolar bone following tooth extraction is an important step in dental practices before dental implant placement. This study reported synthesis of β-Tricalcium Phosphate (β-TCP) bioceramics and its biocompatibility test as a tooth filler to maintain the desired alveolar ridge dimension and stimulate the bone healing processes in the area of tooth loss. β-TCP bioceramics was resulted directly from precipitation of calcinated chicken eggshells as calcium source and phosphoric acid. The corresponding β-TCP was mixed with chitosan 2% to get β-TCP pellet for biocompatibility testing. Biocompatibility testing of β-TCP on lower incisor was performed in rabbits and sheep as animal model. In this study, the x-ray diffraction (XRD) profiles showed that 1000 oC calcinated chicken eggshells correspond to calcium oxide (CaO). There was also transformation phase of CaO into Ca(OH)2 observed after more than three months stored. The XRD profiles proved that obtained β-TCP bioceramics by precipitation has the same pattern with that of reference data base and commercial β-TCP. Fourier transform infrared (FTIR) spectra were completely consistent with the result of crystallization processes observed by XRD measurements. Moreover, the purity of the product shown by the atomic absorption spectroscopy (AAS) resulted in Ca/P ratio of 1.48 which was closed to that of standard β-TCP ceramics. The repeatable XRD peaks patterns and FTIR spectra obviously showed the sample reproducibility. Sheep’s alveolar socket that is filled with the corresponding β-TCP demonstrated the expected results. The x-ray radiograph of sheep’s jaw indicated no change on mesio-distal of the edentulous area. Moreover, the histological results were completely consistent with the x-ray radiograph and macroscopic result which is proved by the formation of new bone. In the contrary with sheep’s result, histological results showed no tooth growth on rabbit proved by the presence of lipid and collagen on the extraction site. This result did not correspond to the x-ray radiograph and macroscopic results that demonstrated the tooth growth and erupted tooth. It is clear that the corresponding β-TCP could minimize the bone loss and maintain the dimension of alveolar ridge.
Keyword: β-tricalcium phosphate, chicken eggshells, rabbit, sheep, tooth filler