Judul: Pendugaan Curah Hujan Harian melalui Pemodelan Dua Tahap dengan Klasifikasi Bagging dan Boosting pada Statistical Downscaling.
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang berada di wilayah khatulistiwa dan mempunyai iklim yang tropis, dimana bidang pertanian memiliki peranan besar dalam perekonomian penduduknya. Penelitian tentang pendugaan curah hujan dapat dimanfaatkan untuk menunjang keberhasilan perekonomian pada bidang pertanian di Indonesia. Pendugaan curah hujan salah satunya dapat dilakukan dengan teknik Statistical Downscaling (SD). SD adalah teknik untuk mendapatkan model yang dapat menganalisis hubungan antara data global skala besar dan data lokal skala kecil. Teknik SD dapat digunakan untuk memprediksi data curah hujan lokal dengan menggunakan data keluaran Global Clmate Model (GCM) sebagai data global berskala besar. Pendugaan curah hujan bulanan menggunakan teknik SD melalui pemodelan dua tahap dengan metode klasifikasi telah dilakukan sebelumnya. Metode klasifikasi yang telah digunakan antara lain yaitu regresi linier gerombol, CART, regresi logistik biner, dan regresi logistik ordinal. Hasilnya, pendugaan curah hujan bulanan dengan pemodelan dua tahap menghasilkan nilai Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) yang lebih kecil jika dibandingkan dengan pemodelan langsung menggunakan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP), namun akurasi klasifikasi yang dihasilkan masih berkisar antara 55% sampai dengan 60%. Dalam penelitian ini, teknik SD dalam pemodelan dua tahap dengan klasifikasi digunakan untuk memprediksi data curah hujan harian. Tahap pertama, kekuatan metode Bagging dan Boosting dalam klasifikasi digunakan untuk menentukan kelompok curah hujan. Tahap kedua, RKTP digunakan untuk memprediksi curah hujan di setiap kelas. Kemampuan model diuji di empat stasiun yang terletak di Provinsi Jawa Barat, yaitu Bandung, Bogor, Citeko dan Jatiwangi. Metode klasifikasi Bagging dan Boosting merupakan metode Ensemble Learning, dimana dalam pengambilan keputusannya menggunakan konsep majority vote, sehingga akurasi yang dihasilkan lebih besar. Bagging membuat pohon klasifikasi lengkap pada setiap iterasinya dengan mengambil contoh acak dengan pengembalian (bootstrap) yang kemudian melakukan agregasi (aggregating) pada pengambilan keputusan akhir. Boosting melakukan pembobotan dengan merubah weak learner menjadi strong learner pada setiap iterasinya. Dengan meningkatnya nilai akurasi, diharapkan nilai kebaikan model yang didapat menjadi semakin baik. Ukuran kebaikan model yang digunakan yaitu RMSEP sebagai ukuran penyebaran dan Koefisien Keragaman (KK) sebagai ukuran pemusatan. Semakin kecil nilai RMSEP dan KK yang dihasilkan maka model pendugaan curah hujan yang didapat akan semakin baik. Hasil awal pendugaan dua tahap dengan akurasi 100% menghasilkan nilai RMSEP dan KK yang lebih kecil jika dibandingkan dengan hasil pendugaan satu tahap langsung dengan RKTP. Terdapat empat tipe pengelompokan yang digunakan pada penelitian ini, yaitu pengelompokan hujan dan tidak hujan, curah hujan (CH) ≤ 5 mm/hari dan CH > 5 mm/hari, CH ≤ median dan CH > median, serta CH ≤ rataan dan CH > rataan. Pada pendugaan dua tahap dengan klasifikasi, terdapat kasus ketidakseimbangan data di beberapa pengelompokan curah hujan. Oleh karena itu, terlebih dahulu dilakukan penanganan data tidak seimbang menggunakan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasilnya, SMOTE dapat lebih menyeimbangkan jumlah amatan dan proporsi pada setiap kelompok dengan data tidak seimbang. Selisih antara sensitivitas dan spesifisitas juga menjadi lebih kecil. Hasil yang diperoleh dari validasi silang 5 lipatan dengan 2 pengulangan menunjukkan bahwa pengelompokan hujan dan tidak hujan memiliki hasil klasifikasi yang lebih unggul, meskipun pada pemodelan dua tahap awal, pengelompokan yang lebih unggul adalah kategori kelompok dengan batas rataan. Pemodelan klasifikasi Boosting
Keyword: bagging, boosting, curah hujan, RMSEP, statistical downscaling

Judul: Statistical Downscaling Dua Tahap dengan Multi-Class Random Forest dan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial untuk Memprediksi Curah Hujan
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris di mana sekitar 29% penduduk Indonesia bekerja di sektor pertanian, yang memiliki ketergantungan yang tinggi terhadap curah hujan. Informasi tentang curah hujan sering digunakan untuk menentukan waktu tanam dan jenis tanaman yang sesuai di suatu daerah, sehingga hasil pertanian yang diperoleh bisa optimal. Oleh karena itu, informasi tentang curah hujan sangat penting bagi sektor pertanian. Pemodelan untuk memprediksi curah hujan telah banyak dilakukan dengan memanfaatkan data luaran Global Climate Model (GCM). Data yang disediakan oleh GCM adalah data hasil pemodelan parameter iklim pada skala global yang berorientasi spasial dan temporal. Data luaran GCM dapat digunakan untuk menduga parameter iklim pada skala lokal menggunakan teknik downscaling. Salah satu teknik downscaling yang dapat digunakan adalah statistical downscaling (SD). SD menggunakan model statistika untuk menghubungkan parameter-parameter iklim global (luaran GCM) dengan parameter-parameter iklim lokal yang diperoleh dari stasiun pengamatan klimatologi. Studi literatur menunjukkan bahwa teknik SD satu tahap belum cukup baik untuk menduga curah hujan ekstrim. Penambahan kelompok curah hujan pada model sebagai peubah boneka memberikan hasil prediksi curah hujan yang lebih baik dibandingkan dengan tidak ada penambahan kelompok curah hujan. Penambahan peubah boneka kelompok curah hujan pada model berdasarkan data curah hujan lokal bulanan tidak dapat diaplikasikan untuk meprediksi curah hujan yang akan datang karena informasi kelompok curah hujan tidak tersedia. Pemodelan dua tahap dengan melakukan pemodelan klasifikasi kelompok curah hujan terlebih dahulu diduga akan meningkatkan presisi prediksi curah hujan. Penelusuran pustaka tentang SD dua tahap menyimpulkan bahwa Teknik SD dua tahap memberikan hasil prediksi curah hujan yang lebih baik dibandingkan dengan SD satu tahap. Semakin baik hasil pemodelan klasifikasi kelompok curah hujan yang didapatkan, maka hasil prediksi curah hujan yang didapatkan akan semakin baik juga. Oleh karena itu, prediksi curah hujan pada penelitian ini menggunakan pemodelan SD dua tahap dengan algoritme Random Forest (RF) untuk memprediksi kelompok curah hujan yang dikelompokkan ke dalam tiga kelompok. Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) digunakan untuk memprediksi curah hujan setelah informasi mengenai kelompok curah hujan diketahui. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan lokal harian dari tahun 2011 hingga 2018 yang disediakan oleh Badan Meteorologi dan Klimatologi Geofisika (BMKG) di pos pengamatan hujan Bogor, Citeko, Jatiwangi, Bandung, Serang, Syarif Kasim II, Mempawah, dan Pattimura sebagai peubah respons. Peubah prediktor yang digunakan adalah laju presipitasi harian dari data luaran GCM, Climate Forecast System (CFS) versi 2 dengan ukuran grid sebesar 0.5o × 0.5o dan luas wilayah pengamatan sebesar 6 × 6 grid di setiap lokasi. Pemodelan dalam penelitian ini dimulai dengan pemodelan SD satu tahap, di mana hasil yang diperoleh akan dibandingkan dengan hasil pemodelan SD dua tahap. Pemodelan SD satu tahap dengan pengelompokan terbukti bisa memperbaiki hasil prediksi curah hujan yang dihasilkan oleh model SD satu tahap. Sebelum melakukan pemodelan SD dua tahap, terlebih dahulu dilakukan pemilihan algoritme RF. Penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan akurasi yang signifikan yang dihasilkan oleh RF, RF dengan pendekatan One Versus One, dan RF dengan pendekatan One Versus All. Dengan demikian, RF digunakan sebagai algoritme klasifikasi pada SD dua tahap dalam penelitian ini. Semua pemodelan termasuk pemodelan SD dua tahap yang dilakukan pada
Keyword: multi-class, random forest, regresi kuadrat terkecil parsial, statistical downscaling

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: