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: Pemodelan Clusterwise Regression pada Statistical Downscaling untuk Pendugaan Curah Hujan Bulanan
Abstrak: El Nino dan La Nina adalah fenomena iklim yang dapat menyebabkan masalah bagi masyarakat. El Nino adalah penurunan curah hujan yang mengakibatkan kekeringan dan La Nina adalah peningkatan curah hujan yang mengakibatkan kebanjiran. Oleh karena itu pendugaan curah hujan sangat penting untuk dilakukan dalam mengantisipasi peningkatan dan penurunan curah hujan yang ekstrem. Regresi gerombol adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk pendugaan curah hujan. Regresi gerombol menyatukan analisis gerombol ke dalam kerangka regresi sehingga parameter dapat diduga secara bersama-sama. Gerombol diperoleh berdasarkan parameter regresi dari subpopulasi heterogen. Model regresi gerombol memungkinkan koefisien regresi bervariasi dengan amatan-amatan dari berbagai gerombol. Data penelitian adalah data luaran general circulation model dari climate forecast system. Peubah yang digunakan adalah intensitas curah hujan bulanan sebagai peubah kovariat (X) mulai dari Januari 2011 sampai Desember 2017. Data ini terletak pada 4° LS sampai dengan 9° LS dan 105° BT sampai dengan 110° BT dengan ukuran grid 0.5°×0.5°. Domain yang digunakan yaitu 9×9 grid untuk stasiun Bandung, 8×8 grid untuk stasiun Citeko dan 6×6 grid untuk stasiun Bogor dan stasiun Jatiwangi. Data peubah respon (y) adalah data curah hujan bulanan dari stasiun Bandung (83 data curah hujan), Bogor (83 data curah hujan), Citeko (82 data curah hujan) dan Jatiwangi (82 data curah hujan) dari Januari 2011 sampai dengan Desember 2017 dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika. Berdasarkan nilai Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) dan korelasi regresi gerombol menghasilkan pendugaan curah hujan yang terbaik dibandingkan regresi komponen utama dan regresi kuadrat terkecil parsial. Gerombol yang digunakan pada stasiun Bandung sebanyak 4 gerombol dengan nilai RMSEP yang dihasilkan sebesar 71.83 dan korelasi sebesar 0.89. Gerombol yang digunakan untuk stasiun Bogor adalah 4 gerombol dengan nilai RMSEP yang dihasilkan sebesar 109.25 dan korelasi sebesar 0.85. Gerombol yang digunakan untuk stasiun Citeko sebanyak 3 gerombol dengan nilai RMSEP yang dihasilkan sebesar 109.73 dan korelasi sebesar 0.86. Gerombol yang digunakan pada stasiun Jatiwangi sebanyak 4 gerombol dengan nilai RMSEP yang dihasilkan sebesar 86.47 dan korelasi sebesar 0.93.
Keyword: Curah hujan, Regresi gerombol, Statistical downscaling

Judul: Peptides Hydrolysate Derived from Collagen of Snakehead Murrel (Channa striata) Skin Demonstrate Anti-oxidant and Anti-cholesterol Activities.
Abstrak: Anti-cholesterol and anti-oxidant play crucial role to combat cardiovascular disease (CVD) related to formation of arterial plagues from oxidation of cholesterol. In the past decades, research on bioactive peptides demonstrating anti-cholesterol and anti-oxidant activities have been reported as the alternative drugs. In this study, acid soluble collagen was extracted from the skin of snakehead murrel and employed to induce production of collagenase by Bacillus licheniformis F11.4. The collagenases secreted were in turn purified through AKTA Purifier (ion exchange, DEAE column) and used to produce peptides hydrolysate. The purified enzymes were grouped in two distinct collagenase fractions, designated as fraction D and F. Peptides hydrolysate produced by the fraction D was found to demonstrate HMG-CoA inhibitor activity comparable to pravastatin and limited anti-oxidant activity. Meanwhile, peptides hydrolysate generated using the fraction F demonstrated anti-oxidant activity comparable to BHT (2mM), vitamin C (2mM) and vitamin E (2mM), but limited HMG-CoA activity. Combination of the fraction D and F resulted in substantial HMG-CoA inhibition and anti-oxidant activities.
Keyword: Anti-cholesterol, anti-oxidant, bioactive peptide, collagen, collagenase, snakehead murrel