Judul: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Gamma Dan Regularisasi Elastic Net Untuk Pendugaan Curah Hujan
Abstrak: Sebaran gamma merupakan salah satu sebaran yang dapat digunakan untuk menduga curah hujan karena memiliki kisaran nilai > 0. Dalam pendugaan curah hujan, adanya topografi dan interaksi antara laut, darat dan atmosfir yang kompleks mempersulit prediksi curah hujan sehingga diperlukan model peramalan curah hujan yang akurat pada skala lokal dengan mempertimbangkan informasi tentang sirkulasi atmosfir global. Informasi secara global ini dapat diperoleh dari luaran General Circulation Model (GCM). Namun pada GCM masih sulit untuk memperoleh langsung informasi berskala lokal. Resolusi GCM terlalu rendah untuk memprediksi perubahan iklim lokal. Statistical Downscaling (SDS) menyusun model hubungan fungsional antara luaran GCM sebagai data berskala global yang digunakan sebagai peubah prediktor, dengan curah hujan lokal sebagai data berskala lokal yang digunakan sebagai peubah respons. Pengembangan model SDS yang telah dilakukan pada penelitian sebelumnya terhadap pendugaan curah hujan, prediktor GCM mengandung multikolinieritas yang tinggi. Beberapa metode yang dapat digunakan dalam pemodelan data yang mengandung multikolinieritas antara lain analisis komponen utama, regularisasi Lasso (L1), regularisasi gulud (L2), dan regularisasi elastic net. Metode regularisasi elastic net merupakan kombinasi dari regularisasi lasso dan gulud, serta dianggap mampu mengatasi kelemahan pada lasso. Penelitian ini menggunakan data curah hujan bulanan di Kabupaten Indramayu pada wilayah ZOM 79 sebagai peubah respons dan data presipitasi bulanan Global Precipitation Climatology Project (GPCP) versi 2.2 pada koordinat 18.75o LS- 1.25o LS dan 101.25o BT– 118.75o BT yang merupakan luaran GCM sebagai peubah predikor. Pada posisi tersebut terdapat 8x8 grid data GCM dengan masing-masing grid berukuran 2.50, sehingga terdapat 64 peubah prediktor. Data yang digunakan adalah selama 33 tahun, yaitu dari tahun 1981- 2013. Penelitian ini menggunakan regularisasi gulud dan regularisasi elastic net untuk mengatasi masalah pada data GCM, sekaligus membandingkan kedua metode tersebut. Pada pendugaan curah hujan ini, peubah dummy kelompok curah hujan juga ditambahkan sebagai prediktor dengan tujuan untuk meningkatkan ketepatan model. Rata-rata nilai RMSEP untuk regularisasi gulud dan elastic net tanpa penambahan peubah dummy sebagai prediktor masing-masing sebesar 145.36 mm/bulan dan 85.80 mm/bulan, serta rata-rata korelasi masing-masing sebesar 0.58 dan 0.68. Sebaliknya, rata-rata nilai RMSEP yang dihasilkan dengan penambahan peubah dummy sebagai prediktor lebih kecil dan rata-rata korelasi lebih besar untuk regularisasi gulud dan elastic net yaitu masing-masing sebesar 66.67 mm/bulan dan 45.98 mm/bulan, serta rata-rata korelasi masing-masing sebesar 0.78 dan 0.82. Dengan demikian penambahan peubah dummy sebagai prediktor memberikan hasil dugaan yang menunjukkan kecenderungan yang mirip dengan pola data aktualnya dibandingkan dengan tanpa penambahan peubah dummy. Metode regularisasi gulud menghasilkan nilai simpangan baku untuk nilai RMSEP dan korelasi masing-masing sebesar 27.55 mm/bulan dan 0.27. Sedangkan metode regularisasi elastic net menghasilkan nilai simpangan baku untuk nilai RMSEP dan korelasi masing-masing sebesar 13.43 mm/bulan dan 0.22. Metode regularisasi elastic net menghasilkan nilai simpangan baku RMSEP dan korelasi yang lebih kecil dibandingkan dengan metode regularisasi gulud, sehingga cenderung lebih konsisten daripada regularisasi gulud.
Keyword: general circulation model, regularisasi elastic net, regularisasi gulud, sebaran gamma, statistical downscaling

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Menggunakan Regresi Linier Dengan Persentil L1 Dan Persentil L2 Untuk Pendugaan Curah Hujan
Abstrak: Salah satu fenomena perubahan iklim yang berdampak besar bagi manusia dan makhluk hidup lainnya adalah curah hujan ekstrim. Dampak kerugian dari curah hujan ekstrim mempengaruhi hampir semua aspek pertanian. Sebagai upaya untuk mengantisipasi akibat permasalahan tersebut perlu dibangun satu model peramalan curah hujan di suatu wilayah tertentu. Peramalan curah hujan ini memberikan informasi yang sangat berguna khususnya pada bidang pertanian. Statistical downscaling (SDS) merupakan teknik analisis statistik yang menggambarkan hubungan antara data curah hujan (berskala lokal) dengan data presipitasi (berskala global) yang merupakan luaran dari data General Circulation Model (GCM). Data luaran GCM memiliki karakteristik berdimensi tinggi dan terdapat multikolinieritas. Metode untuk mengatasi masalah multikoliniertas dapat diatasi antara lain dengan analisis komponen utama (AKU), regresi gulud, lasso, dan elastic net. Pada regresi gulud dan lasso nilai parameter λ berperan dalam mengontrol besarnya penyusutan koefisien regresi. Salah satu cara untuk mencari nilai λ yang optimal adalah metode validasi silang. Metode validasi silang ini memiliki kelebihan ketika jumlah data amatan sedikit, namun metode ini menunjukkan adanya ketidakstabilan pada saat proses validasi silang apabila diulang sampai k kali. Oleh sebab itu berdasarkan hasil kajian, metode persentil L1 memberikan nilai akurasi yang lebih stabil dibandingkan regularisasi L1. Persentil merupakan suatu teknik validasi silang yang dipertimbangkan untuk prosedur kestabilan pemilihan λ dalam dugaan koefisien regresi. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan model SDS menggunakan regresi linier dengan persentil L1 dan persentil L2 untuk menduga curah hujan. Kemudian, kedua metode tersebut akan dipilih model yang terbaik berdasarkan nilai RMSEP terkecil dan korelasi terbesar. Data respon yang digunakan adalah data curah hujan bulanan 11 pos hujan dari Kabupaten Indramayu dan sekitarnya pada periode 1981-2013. Penelitian ini menggunakan ZOM 79 yang mencakup 4 pos hujan yaitu Gegesik, Karangkendal, Krangkeng dan Sukadana. Data peubah bebas diperoleh dari data presipitasi CMIP5 (multi-model ensemble Phase 5 Couple Model Intercomparisson Project). Tahapan analisis data adalah (1) Menentukan pergeseran waktu untuk data pada tiap grid data GCM; (2) Analisis dengan teknik persentil L1 dan persentil L2 untuk mengatasi masalah multikolinieritas pada peubah bebas yang merupakan data presipitasi dari luaran GCM; (3) Menentukan parameter pengontrol (λ) persentil L1 dan persentil L2 yang optimum diperoleh dari Cross Validation Error (CVE) terkeci; Nilai λ optimum yang terpilih dari teknik persentil L1 dan persentil L2 digunakan dalam model SDS dengan respon menyebar normal; Pemilihan model terbaik dilakukan berdasarkan nilai RMSEP terkecil; (4) Menguji konsistensi model penduga pada beberapa tahun. Prediksi curah hujan menggunakan teknik persentil L1 dengan penambahan peubah dummy (RMSEP=18.87 mm/bulan; r=0.99) lebih baik daripada dengan persentil L1 tanpa peubah dummy (RMSEP=72.42 mm/bulan; r=0.76). Demikian juga, prediksi curah hujan menggunakan teknik persentil L2 dengan dummy (RMSEP=26.64 mm/bulan; r=0.97) lebih baik daripada menggunakan persentil L2 tanpa dummy (RMSEP=71.11 mm/bulan; r=0.79). Pendugaan prediksi curah hujan menggunakan model dengan peubah dummy lebih konsisten daripada menggunakan model tanpa dummy. Pengujian konsistensi model tersebut, berdasarkan hasil simpangan baku dari nilai korelasi pada setiap waktu. Secara umum, hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Prediksi curah hujan dengan persentil L1 dan persentil L2 lebih baik daripada validasi silang hanya satu kali; (2) Penambahan peubah dummy pada teknik persentil L1 dan persentil L2 memperbaiki hasil prediksi curah hujan;
Keyword: general circulation model, gulud, lasso, peubah dummy, persentil, 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: