Judul: Pemodelan Statistical Downscaling dengan Regresi Kuantil Kernel Untuk Menduga Curah Hujan Ekstrim Di Indramayu
Abstrak: Intensitas curah hujan yang ekstrim berdampak buruk yang dapat berakibat banjir, longsor, gagal panen. Salah satu model Statistical Downscaling (SD) dengan metode regresi kuantil kernel digunakan untuk memprediksi curah hujan ekstrim. SD memanfaatkan data luaran GCM yang digunakan untuk memprediksi curah hujan. Data luaran GCM belum bisa langsung mendapatkan informasi skala lokal. Oleh karena itu, diperlukan teknik SD untuk menghubungkan antara data GCM yang berskala global dengan data curah hujan yang berskala lokal. Karakteristik data luaran GCM bersifat curse of dimensionality menyebabkan multikolinearitas. Penggunaan kernel mengatasi multikolinearitas dari GCM. Tujuan dari penelitian ini memodelkan SD untuk prediksi curah hujan ekstrim menggunakan regresi kuantil kernel dan aplikasinya di Kabupaten Indramayu. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data curah hujan ZOM 79 terdiri dari Stasiun Krangkeng, Sukadana, Karangkendal dan Gegesik. Pada penelitian ini dibangun dua model regresi kuantil kernel. Model pertama menggunakan data curah hujan sebagai respon dan GCM-lag sebagai prediktor. Model kedua komponen utama dari GCM-lag sebagai prediktor. Analisis komponen utama (AKU) mengatasi multikolinearitas dari data GCM-lag. Proses AKU dengan cara reduksi dimensi data GCM-lag yang berdasarkan akar ciri lebih dari satu dan menghasilkan empat peubah KU. Dalam kuantil kernel prediktor dengan GCM-lag dan KU dari GCM-lag ditransformasi ke ruang fitur menggunakan kernel trick. Penggunaan kernel trick tidak perlu mengetahui bentuk transformasinya, karena transformasi dilakukan secara implisit. Transformasi implisit hanya perlu mengetahui fungsi kernel yang digunakan. Fungsi kernel yang digunakan adalah Radial Basis Function. Penyelesaian regresi kuantil kernel dengan optimasi ganda dihitung menggunakan Langrange Multiplier. Penerapan regularisasi pada ruang fitur untuk mengatur komponen galat dan regularisasi diperoleh penalti (λ). Proses pencarian λ optimal dilakukan sebanyak 40 kali. Mulai dari λ=0.1 sampai λ=20 dengan rentang 0.5. Proses ulangan setiap kuantil menghasilkan nilai λ yang berbeda-beda, sehingga pemilihan λ optimal berdasarkan galat minimum. λ optimal digunakan untuk membangun model regresi kuantil kernel pada Q(0.75), Q(0.90) dan Q(0.95). Kebaikan model diukur berdasarkan RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction) dan korelasi. Kedua model menghasilkan korelasi 0.7. Nilai ini menunjukkan bahwa prediksi curah hujan mengambarkan pola curah hujan aktual. Nilai RMSEP menunjukkan nilai relatif sama. Penggunaan kernel trick pada model dengan prediktor GCM-lag lebih baik daripada model KU dari GCM-lag karena model pertama tidak perlu melakukan reduksi dimensi. Namun, model ini tidak lebih baik dari model regresi kuantil dengan regularisasi lasso, gulud dan elastic-net (Cahyani et al. 2016 dan Zaikarina et.al. 2016) dengan korelasi 0.9.
Keyword: kernel trick, komponen utama, statistical downscaling, regresi kuantil

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Spline Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim Di Kabupaten Indramayu.
Abstrak: Curah hujan sangat berpengaruh terhadap aktivitas kehidupan manusia. Keragamannya cukup besar dan mencirikan iklim di Indonesia. Perubahan iklim global dapat meningkatkan kejadian-kejadian curah hujan ekstrim. Sebuah analisis dibutuhkan untuk memperoleh informasi prediksi curah hujan yang sangat berguna untuk mengurangi akibat dari kemungkinan kejadian-kejadian curah hujan ekstrim. Statistical downscaling (SD) menggunakan model statistika dapat digunakan untuk analisis antara data berskala lokal sebagai peubah respon (data curah hujan) dengan data berskala global sebagai peubah prediktor (data presipitasi luaran Global circulation model (GCM)). Ide dasar dari SD adalah menentukan parameter hubungan antara peubah iklim skala global dengan peubah iklim skala lokal. Selanjutnya, model SD ini digunakan untuk prediksi iklim skala lokal. Regresi kuantil merupakan perluasan dari regresi median pada berbagai nilai kuantil. Metode ini digunakan untuk mengukur efek peubah prediktor tidak hanya dipusat sebaran data tetapi juga pada bagian atas atau bawah ekor sebaran. Analisis ini sangat berguna dalam penerapannya, khususnya nilai ekstrim yang merupakan masalah penting. Bentuk hubungan fungsional pada regresi kuntil dapat berupa parametrik, nonparametrik, ataupun keduanya. Hubungan fungsional nonparametrik dapat dimodelkan dengan spline. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan SD dengan regresi kuantil spline dan memprediksi curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan dari tahun 1979-2008 dan data presipitasi GCM dengan pergeseran waktu (GCM-lag) Climate Model Intercomparison Project (CMIP5) dari tahun 1979-2008. Data curah hujan dari stasiun klimatologi di kabupaten Indramayu digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM-lag digunakan sebagai peubah prediktor. Pada GCM dilagkan agar menghasilkan korelasi yang kuat sehingga menghasilkan pendugaan curah hujan yang lebih baik. Dalam data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pada tahun 1979-2007 untuk pemodelan dan data pada tahun 2008 untuk prediksi. Penambahan peubah boneka dapat mengatasi masalah keheterogenan sisaan. Peubah boneka ditentukan dengan metode regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) yang menunjukkan bahwa berdasarkan plot antara nilai skor prediktor dan skor respon yang dihasilkan dari komponen utama terdapat 5 kelompok data curah hujan (Sahriman 2014). Karakteristik data GCM-lag yang berdimensi besar dan multikolinieritas diatasi dengan analisis komponen utama (AKU). Hasil AKU menunjukkan bahwa terdapat empat komponen utama (KU) yang memiliki proporsi kumulatif keragaman sebesar 95% dari peubah asal. Empat komponen utama terpilih tersebut selanjutnya diplotkan dengan curah hujan untuk melihat pola hubungan fungsional pada masing-masing KU. Berdasarkan penelitian Rizki (2014) menunjukkan bahwa kombinasi titik simpul spline dengan derajat kubik terbaik adalah 14, 8, 7, 5. Selanjutnya pendugaan parameter model dilakukan menggunakan regresi kuantil. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan kriteria nilai pseudo dan root mean square error ( ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SD dengan peubah boneka memberikan peningkatan yang nyata pada nilai pseudo dan penurunan yang nyata pada nilai serta pada prediksi model juga memberikan peningkatan yang nyata pada nilai korelasi dan penurunan yang nyata pada nilai root mean square error of prediction ( ). Hal ini menunjukkan bahwa dengan adanya penambahan peubah boneka membuat model semakin baik dalam melakukan prediksi. Plot pada model SD dengan peubah boneka menunjukkan pola yang lebih mirip dengan data aktual. Model SD ini dapat digunakan untuk prediksi curah hujan ekstrim baik dengan model regresi kuantil polinomial dengan peubah boneka (RKPB)
Keyword: Global circulation model, regresi kuantil, spline, statistical downscaling

Judul: Duodenal Histopathology of Pediatric Rat (Rattus norvergicus)&#160;Fed with Orange Juice (Citrus sinensis)
Abstrak: This research investigates the impact of orange juice consumption on the histological structure of the duodenum, a critical site for nutrient absorption and digestion. Focusing on pediatric animals, orange juice (with a pH of 3) was administered to post-weaning rats aged 4 weeks to 6 weeks at dosages ranging from 0g/kg BW to 20g/kg BW over two weeks. Duodenal histopathology was assessed, focusing on parameters such as the quantity of crypts of Lieberkuhn, as well as the length, height, width, and depth of villi (measured in µm). Anatomical pathology examination included measurements of the length and width of the duodenum (also in µm), as well as the color mean (OD). The research findings indicate no significant changes in histopathology or anatomy pathology of the duodenum. This suggests that young individuals can adapt to acidic challenges without compromising gastrointestinal health. These findings offer reassurance regarding the short-term consumption of acidic orange juice (with a pH of 3) with minimal risks to intestinal integrity, both during growth and development.
Keyword: acidic changes