Judul: Pendugaan Parameter Metode Koreksi Bias Nonlinear Menggunakan Algoritme Genetika Tujuan Jamak Pada Data Curah Hujan Harian
Abstrak: Bias pada momen statistik dan nilai kuantil dari Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) tinggi selama musim basah di Pulau Jawa. Metode Nonlinear Power Transformation (NL) merupakan metode untuk mengoreksi bias yang paling efektif dalam memperbaiki indikator bias tersebut ketika data observasi tidak dapat didekati dengan distribusi gamma. Metode NL hanya menyesuaikan rata-rata dan ragam, sehingga metode NL tidak dapat menangani bias pada nilai kuantil dengan baik. Penelitian ini menerapkan koreksi bias pada data Satellite-only Climate Hazards Group InfraRed Precipitation (CHIRP), kemudian hasil penelitian dibandingkan dengan CHIRPS. Skema metode NL dengan kondisi tambahan disajikan pada penelitian ini, tujuan yang ingin dicapai adalah mengurangi bias pada nilai kuantil. Multi Objective Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) diterapkan untuk menduga parameter metode NL karena terdapat dua tujuan yang ingin dicapai, yakni untuk mendapatkan perbedaan minimal dari rata-rata dan koefisien varians (KK) CHIRP terkoreksi terhadap data observasi. Selanjutnya, untuk melihat kesesuaian penerapan NSGA-II dengan konsep pareto, Single Objective Genetic Algorithm (SOGA) diterapkan sebagai perbandingan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan metode koreksi bias yang dikemukakan mampu meningkatkan performa data CHIRP, bahkan pada beberapa indikator bias (kuantil satu, kuantil dua, rata-rata dan ragam) hasil koreksi bias memiliki performa yang secara signifikan lebih baik dibandingkan data CHIRPS yang merupakan hasil blending antara data CHIRP dengan data observasi yang disediakan oleh Climate Hazard Group (CHG). Penurunan bias yang terjadi pada indikator bias kuantil satu, kuantil dua, rata-rata, dan ragam masing-masing mencapai 95%, 76%, 96%, dan 100%. Bias pada kuantil tiga hanya mampu ditangani selama musim kering, dengan penurunan bias mencapai 48%. Akan tetapi, bias pada momen ketiga dan keempat tidak dapat ditangani secara robust.Pendugaan parameter NL menggunakan NSGA-II sesuai apabila solusi SOGA menghasilkan nilai fitness rendah, dan penerapan NSGA-II dapat meminimalkan dampak koreksi bias harian pada curah bulanan.
Keyword: NSGA-II, momen statistik, CHIRP, CHIRPS, estimasi satelit, Pulau Jawa

Judul: Perbandingan Metode Koreksi Bias Deep Learning dan Empirical Quantile Mapping pada Prediksi Sub-seasonal to Seasonal di Pulau Jawa
Abstrak: Climate information and predictions on the sub-seasonal to seasonal (S2S) scale are important and useful for planning and decision-making in various fields such as disaster management, health, energy, hydrology and agriculture. However, until now, the prediction accuracy on the S2S scale is still relatively low compared to weather and seasonal predictions. The existence of bias and uncertainty from the global climate model (GCM) output is a factor causing the low accuracy of S2S predictions. Problems related to the bias of the GCM output can be overcome through bias correction. This study compares the performance of conventional bias correction methods, empirical quantile mapping (EQM) and DL based on convolutional neural networks (CNN) on S2S rainfall prediction. Daily rainfall observation data from 477 stations and rain posts spread across the island of Java were selected based on the level of data availability of more than or equal to 80% for a period of 20 years (1999-2019). The rain post data is then used to build grid-based daily rainfall data with a resolution of 0.05x0.05° through multiple linear regression methods and residual kriging with CHIRPS satellite data predictors, latitude, longitude and elevation. The resulting grid data is then used to perform bias corrections on the output of the Sub-seasonal Experiments (SubX) model. The output of the SubX model consists of 7 (seven) individual models, including CCSM4, CFSv2, FIMr1p1, GEFS, GEPS6, GEOS_v2p1, and NESM. Each model has a member number that varies from 1 to 21. The empirical quantile mapping (EQM), convolutional autoencoder (CAE) and UNET method is then applied to bias correct the SubX model output. The evaluation was carried out on aggregate weekly rainfall during the training period, namely 1999 – 2016, through kfold cross-validation with k=3, and during the testing or unseen data period, namely 2018 – 2019. The performance indicators used to evaluate the bias correction method are the correlation coefficient, root mean square error (RMSE) and continuous ranked probability skill scores (CRPSS). The DL-based bias correction method for the individual SubX model outputs generally performs better than the EQM method. It is indicated by the average value of the correlation coefficient and CRPSS in the output of the individual SubX- corrected DL model, which is generally higher than the results of the EQM correction. The performance advantage of this DL-based bias correction method consistently occurs, both in the training period and the testing period. In the individual SubX models, the DL-based bias correction method increased the correlation coefficient by up to 16%, decreased the average RMSE by 26.5%, and increased the average CRPSS by up to 95.1% in the training period. However, the EQM-based bias correction decreases the average correlation coefficient value in most models, reduces the average RMSE value to 18.5% and increases the CRPSS value to 68.3%. During the testing period, the DL-based bias correction method succeeded in increasing the average correlation coefficient value by up to 15%, reducing the average RMSE value by up to 6.9% and increasing the CRPSS value by up to 59%. However, in the EQM bias correction, the average correlation coefficient only increases to
Keyword: bias  correction, deep learning, multi-model ensemble, precipitation, sub-seasonal to seasonal

Judul: Akupuntur pada Kasus Konstipasi Kucing Persia.
Abstrak: Seekor kucing betina ras persia bernama Lucy telah mengalami konstipasi yang berulang kali sehingga terjadi kronis. Terapi akupuntur digunakan sebagai pengobatan alternatif dalam studi kasus ini dengan tujuan meningkatkan motilitas gastrointestinal. Studi kasus ini bertujuan untuk mengetahui efek akupuntur pada kasus konstipasi di kucing Lucy. Terapi akupuntur dilakukan dengan menggunakan dry neddle pada titik BL-21, BL-25, CV-4, CV-6, CV-12, GV-1, ST-25, dan ST-36. Terapi dilaksanakan selama 15 menit setiap terapi dan dilakukan seminggu 3 kali sampai terjadi perkembangan persembuhan. Berdasarkan hasil pemeriksaan fisik dan pemeriksaan penunjang radiografi, terdapat penumpukan feses yang banyak dari kolon hingga rektum. Kucing dapat defekasi dengan lancar setelah terapi ke-3 dan kondisi kucing yang awalnya buruk semakin membaik.
Keyword: akupuntur, dry needle akupuntur, konstipasi, motilitas gastrointestinal