Judul: Analisis Regresi Sirkular(2)-Linier Berpangkat m
Abstrak: Perkembangan analisis data saat ini masih dominan menggunakan statistika linier. Padahal dalam dunia penelitian ada jenis data lainnya yaitu data berarah. Salah satu jenis data berarah adalah data sirkular. Analisis statistika yang bertujuan untuk memodelkan hubungan antara peubah bebas dengan peubah tak bebas adalah analisis regresi. Curah hujan dipengaruhi oleh arah angin dan arah awan. Arah angin dan arah awan termasuk jenis data sirkular, sedangkan curah hujan merupakan data linier, sehingga untuk memodelkan hubungan antara arah angin dan arah awan dengan curah hujan adalah analisis regresi sirkular-linier. Data sirkular adalah data hasil pengukuran yang nilai-nilainya berulang secara periodik. Suatu nilai akan kembali ditemukan setelah menemui satu periode/putaran penuh. Definisi karakteristik peubah sirkular sendiri adalah data pada awal dan akhir skala pengukuran saling bertemu. Jenis data sirkular dibedakan menjadi dua yaitu data sirkular jenis arah dan data sirkular jenis waktu. Statistika sirkular merupakan suatu model sebaran dan teknik statistik untuk menganalisis peubah acak yang berupa siklus di alam. Statistika sirkular digunakan pada data yang hasil pengukurannya berupa arah dan biasanya dinyatakan dalam ukuran sudut. Teknik ini telah berkembang di beberapa bidang ilmu di mana eksplorasi, pemodelan, dan pengujian hipotesis dari data arah dan sudut memegang peranan penting. Tujuan penelitian ini adalah membangun model regresi sirkular(2)-linier pada peubah sirkular yaitu arah angin (γ) dan arah awan (δ) terhadap peubah linier yaitu curah hujan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data simulasi dan data sekunder yang diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) Kota Bogor, data merupakan hasil pengamatan arah angin, arah awan, dan curah hujan pada bulan Februari 2014 dan Maret 2014. Penerapan regresi sirkular(2)-linier untuk melihat pengaruh arah angin (γ) dan arah awan (δ) terhadap curah hujan pada bulan Februari 2014 dan Maret 2014 di Kota Bogor menghasilkan model yang terbaik adalah regresi sirkular(2)-linier dengan pangkat 4, dilihat dari aspek Jumlah Kuadrat Galat (JKG) dan R2. JKG regresi sirkular(2)-linier yaitu 9480.5 lebih kecil dari pada JKG regresi linier berganda yaitu 10244.8. Hal ini menunjukkan model regresi sirkular(2)-linier lebih baik dari model regresi linier berganda. R2 untuk regresi sirkular(2)-linier jauh lebih besar yaitu 47% dibandingkan pada regresi linier berganda yaitu hanya sebesar 1.7%, artinya model regresi sirkular(2)-linier lebih baik dari model regresi linier berganda. Dari hasil analisis data sirkular yang dianalisis menggunkan regresi linier berganda menghasilkan model regresi yang kurang baik, jika dibandingkan dengan model regresi yang dihasilkan oleh regresi sirkular(2)-linier. Kata
Keyword: data sirkular, curah hujan, regresi linier berganda, regresi sirkular-linier

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 Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: