Judul: Pengembangan Model Prediksi Berbasis Sebaran Empirik untuk Prediksi Kategori Curah Hujan Skala Submusiman hingga Musiman
Abstrak: Sejak tahun 2013 dikembangkan model prediksi cuaca skala submusiman hingga musiman (S2S) yang menjembatani kesenjangan antara prediksi musiman dan prakiraan cuaca dengan skala 2 minggu hingga satu musim atau lebih. Prakiraan cuaca merupakan prediksi skala pendek-hingga-menengah yaitu prediksi hingga 14 hari dan prediksi musiman yang merupakan prediksi skala panjang, dengan skala prediksi tiga hingga 12 bulan. Pemodelan prediksi curah hujan dapat dibangun berdasarkan luaran Global Climate Model (GCM) maupun hasil pengukuran variabel-variabel cuaca dari stasiun pengamatan. Luaran GCM terdiri dari berbagai variabel cuaca yang berbentuk grid. Pemanfaatan luaran GCM untuk prediksi cuaca lokal dikenal sebagai teknik statistical downscaling (SD). Teknik SD dapat dibedakan menjadi teknik SD berbasis regresi apabila prediktan bernilai kontinyu dan berbasis klasifikasi apabila prediktan bernilai diskret seperti kategori curah hujan. Kategori curah hujan merupakan hasil penggolongan nilai-nilai curah hujan sesuai dengan tujuan tertentu. Luaran GCM pada umumnya berdimensi tinggi oleh karena itu diperlukan metode reduksi dimensi. Metode reduksi yang digunakan adalah metode ekstraksi fitur tekstur statistik yang dihitung dari gray level co-occurrence matrix (GLCM). Fitur tekstur statistik yang digunakan adalah kontras, korelasi, energi, homogenitas dan entropi. Pada penelitian ini dibangun teknik SD berbasis klasifikasi untuk prediksi kategori curah hujan di Kabupaten Indramayu. Model tersebut memanfaatkan luaran model GCM S2S dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) sebagai prediktor dan data presipitasi CHIRPS sebagai data curah hujan. Model yang akan dibangun adalah pengembangan dari model klasifikasi yang belum pernah digunakan untuk prediksi kategori curah hujan yaitu voting feature interval (VFI). Model VFI merupakan model klasifikasi dengan proses pelatihan yang cepat karena seluruh data latih diproses sekaligus. Pada model VFI, setiap fitur memberikan peluang untuk setiap kelas (disebut sebagai vote) dan kemudian kelas dengan jumlah peluang terbesar merupakan kelas prediksi. Secara umum, model VFI memiliki kinerja yang sangat baik dengan akurasi yang cukup tinggi untuk permasalahan klasifikasi dengan fitur-fitur bernilai nominal dan ordinal. Namun demikian kinerjanya menurun bahkan akurasinya hanya sekitar 50% ketika banyak fitur berupa fitur bernilai kontinyu. Untuk mengatasi kelemahan tersebut pada penelitian ini diusulkan dua perbaikan yaitu penentuan peluang yang diberikan oleh setiap fitur dengan menggunakan metode kernel dan penentuan banyaknya interval fitur berdasarkan percobaan. Di samping itu, untuk meningkatkan kinerja model, dilakukan proses seleksi fitur. Tahap pertama dari penelitian ini adalah penentuan variabel cuaca yang digunakan sebagai prediktor dan domain luaran GCM S2S. Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, variabel cuaca yang digunakan adalah suhu permukaan, suhu pada ketinggian 200 dan 850 hPa serta angin zonal pada ketinggian 200 dan 850 hPa. Penentuan domain luaran GCM S2S dilakukan dengan percobaan menggunakan ukuran 6x6, 8x8, 10x10, dan 12x12 dengan posisi di atas wilayah Kabupaten Indramayu. Hasil percobaan menunjukkan dimensi GCM 6x6 sampai dengan 12x12 grid berpotensi digunakan sebagai prediktor. Namun demikian, berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya dimensi 8x8 memberikan kinerja prediksi yang baik untuk wilayah Kabupaten Indramayu. Oleh karena itu dipilih dimensi 8x8 dengan posisi di atas Kabupaten Indramayu. Hasil percobaan juga menunjukkan bahwa akurasi model VFI masih sangat kecil yaitu sekitar 50%. Hal ini mengkonfirmasi bahwa akurasi model VFI rendah ketika fitur-fitur bernilai kontinyu. Tahap selanjutnya adalah percobaan perbaikan kinerja VFI dengan pendugaan fungsi kepekatan menggunakan metode kernel dan penentuan banyaknya
Keyword: curah hujan, GCM, kernel, S2S, VFI

Judul: Pemodelan Semiparametrik Statistical Downscaling untuk Prediksi Curah Hujan di Kabupaten Indramayu
Abstrak: Unsur-unsur iklim seperti suhu dan curah hujan sangat berpengaruh terhadap kehidupan masyarakat Indonesia yang agraris. Kondisi suhu dan curah hujan dapat digunakan untuk menentukan waktu tanam dan jenis tanaman yang sesuai, sehingga perkembangan sektor pertanian dapat berlangsung secara optimal. Pentingnya peran iklim tersebut mendorong dilakukannya analisis yang diharapkan dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan secara tepat. Global circulation model (GCM) dapat digunakan untuk menganalisis curah hujan dalam skala global tetapi belum dapat menjelaskan keragaman skala lokal yang lebih rinci. Statistical downscaling (SD) merupakan suatu teknik pemodelan yang memanfaatkan informasi yang dihasilkan GCM untuk memprediksi curah hujan. Prinsip dasar SD adalah menghubungkan data berskala global (GCM) dengan data berskala lokal (curah hujan). Model SD dapat berupa model parametrik, nonparametrik, maupun semiparametrik (gabungan model parametrik dan nonparametrik). Model semiparametrik dapat mengatasi kelemahan dari model SD parametrik yang memerlukan asumsi sangat ketat dan model SD nonparametrik yang mempunyai kesulitan dalam melakukan seleksi model dan penentuan model terbaik. Tujuan penelitian ini adalah membangun model SD semiparametrik untuk memprediksi data curah hujan. Data curah hujan bulanan dari stasiun klimatologi di Kabupaten Indramayu pada tahun 1979-2008 digunakan sebagai peubah respon sedangkan data presipitasi luaran GCM Climate Model Intercomparison Project (CMIP5) dengan waktu tunda digunakan sebagai peubah penjelas . Data penelitian dibagi menjadi dua bagian yaitu data tahun 1979-2007 untuk pemodelan dan data tahun 2008 untuk validasi. Analisis komponen utama (AKU) yang digunakan untuk mereduksi dimensi data luaran GCM menghasilkan empat komponen utama (KU). Empat komponen utama terpilih tersebut selanjutnya diplotkan dengan curah hujan untuk melihat pola hubungan fungsional pada masing-masing KU. Plot dibuat pada berbagai kemungkinan derajat bebas untuk melakukan pengepasan pola. Jumlah derajat bebas optimum ditentukan menggunakan kriteria GCV minimum. Pada komponen utama yang memiliki hubungan fungsional nonparametrik akan dibangkitkan basis spline yang meliputi penentuan jumlah simpul dan pembangkitan basis fungsi pangkat terpotong. Selanjutnya pendugaan parameter model dilakukan menggunakan model linear campuran. Pemeriksaan asumsi dan kekonsistenan model pada model yang telah diperoleh merupakan tahapan terakhir pada analisis ini. Hasilnya menunjukkan bahwa pola hubungan fungsional curah hujan dengan komponen utama GCM tidak membentuk pola parametrik tertentu, tetapi hubungannya dapat berupa gabungan parametrik dan nonparametrik yaitu semiparametrik kubik. Model ini lebih baik daripada model linier dan kuadratik. Jumlah titik simpul optimum model ini adalah 14, 8, 7, dan 5 masing-masing untuk KU1, KU2, KU3, dan KU4. Namun demikian, sisaan yang dihasilkan oleh model ini tidak homogen. Salah satu cara mengatasi masalah ini adalah dengan menambahkan peubah boneka ke dalam model. Hasil prediksi model SD semiparametrik dengan peubah boneka mempunyai kecenderungan yang lebih mirip dengan pola data aktual dibandingkan dengan model SD semiparametrik tanpa peubah boneka. Hal ini ditunjukkan dengan peningkatan nilai korelasi dari 0.89 menjadi 0.99 dan penurunan nilai RMSEP dari 68.88 menjadi 32.58. Penambahan peubah boneka ke dalam model SD semiparametrik juga dapat menggantikan komponen acak, sehingga model SD semiparametrik berubah menjadi model parametrik. Model SD semiparametrik dengan peubah boneka memberikan hasil prediksi data curah hujan yang konsisten sampai dengan lima tahun ke depan.
Keyword: statistical downscaling, global circulation model, semiparametrik, spline, model linier campuran

Judul: Bakteri Flora Paling Umum Ditemukan Di Rongga Mulut Python Retikulatus Liar
Abstrak: Reticulated python is a non-venomous snake native to South and Southeast Asia. It is the world's longest snake. The purpose of this literature review study is to investigate the common bacterial flora found in oral cavity of the reticulated python. The data for this case study was obtained from several articles, journals, books and credible websites. Based on existing data, there are a wide variety of bacteria in the oral cavity of free-living reticulated pythons. The majority of the organisms were Gram-negative. Pseudomonas spp. were the most commonly isolated bacterial species, being found in 50% of the snakes sampled, and was followed by Staphylococcus sciuri.
Keyword: Reticulated python, snake bites, bacterial flora, oral cavity, microbiology