Judul: Statistical Downscaling dengan Analisis Komponen Utama Fungsional untuk Memprediksi Curah Hujan (Studi Kasus: Stasiun Bondan Kabupaten Indramayu)
Abstrak: Hasil prediksi curah hujan memberikan kontribusi positif terhadap berbagai bidang kehidupan. Prediksi curah hujan dapat dilakukan berdasarkan data global circulation model (GCM). Namun data GCM berskala global sehingga diperlukan teknik statistical downscaling (SD) untuk memprediksi curah hujan berskala lokal. Masalah pada data GCM adalah multikolinieritas antar grid dan otokorelasi merupakan data deret waktu. Metode regresi komponen utama (RKU) yang selama ini digunakan pada data GCM hanya untuk mengatasi masalah multikolinieritas namun tidak mengatasi masalah otokorelasi. Masalah otokorelasi dapat diatasi dengan metode analisis komponen utama fungsi transfer (AKU-FT) dan regresi komponen utama fungsional (RKUF) dengan basis Fourier. Penelitian ini bertujuan menerapkan dan membandingkan metode RKU, AKU-FT dan RKUF untuk memprediksi curah hujan. Data dalam penelitian ini adalah data GCM yaitu data tekanan udara untuk peubah prediktor dan data curah hujan bulanan stasiun Bondan di Kabupaten Indramayu sebagai peubah respon. Periode datanya adalah dari tahun 1979 sampai dengan 2008. Pemodelan untuk penduga curah hujan dengan ketiga metode menggunakan data periode tahun 1979-2007 dan untuk validasi model menggunakan data tahun 2008. Metode RKU menghasilkan skor komponen utama, yang kemudian dimodelkan untuk memprediksi curah hujan dengan peubah respon data curah hujan. Metode AKU-FT menggunakan data skor komponen utama sebagai deret input dan data curah hujan sebagai deret output, kemudian dimodelkan dengan metode fungsi transfer untuk memprediksi curah hujan. AKUF merupakan metode menggunakan data fungsional, dimana data prediktor yang telah di transformasi menggunakan fungsi Fourier memperoleh skor komponen utama fungsional sebagai peubah prediktor. Skor komponen utama fungsional dan data curah hujan kemudian dimodelkan dengan metode RKUF untuk memprediksi curah hujan. Hasil dari ketiga metode menunjukkan bahwa metode RKU kurang baik dalam memprediksi curah hujan. Metode AKU-FT pada kasus ini baik dalam memprediksi curah hujan dalam jangka waktu satu tahun saja, sedangkan untuk memprediksi jangka panjang cenderung tidak baik. Metode RKUF memberikan hasil predksi yang cukup konsisten untuk memprediksi curah hujan jangka waktu pendek maupun panjang. Kesimpulan tersebut didapat berdasarkan nilai root mean square error prediction (RMSEP) dan korelasi (r) antara nilai prediksi dan data aslinya dari ketiga metode.
Keyword: global circulation model, statistical downscaling, analisis komponen utama fungsional, fungsi transfer

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling dengan Regresi Kuantil Komponen Utama Fungsional untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim
Abstrak: Informasi curah hujan ekstrim merupakan salah satu kajian penting dalam bidang pertanian untuk mengantisipasi kemungkinan terjadinya banjir dan kegagalan panen. Informasi ini dapat diprediksi dengan menggunakan model statistical downscaling (SD) yang merupakan hubungan fungsional peubah skala lokal sebagai peubah respon dengan peubah skala global sebagai peubah penjelas. Dalam penelitian ini, data curah hujan bulanan kabupaten Indramayu digunakan sebagai peubah respon sedangkan data luaran GCM yang terletak pada 1.250 LU-16.250 LS digunakan sebagai peubah penjelas. Periode data yang digunakan baik data curah hujan bulanan kabupaten Indramayu maupun data luaran GCM adalah 30 tahun (1979-2008). Data luaran GCM umumnya berdimensi besar dan mengandung multikolinieritas. Kedua permasalahan ini diatasi dengan menggunakan analisis komponen utama fungsional (AKUF). Metode ini merupakan pengembangan analisis komponen utama (AKU) dengan pendekatan fungsional. Sebelum direduksi dengan mengunakan AKUF, data terlebih dahulu ditransformasi dengan menggunakan transformasi deret fourier. Pola data luaran GCM sebelum dan sesudah transformasi serupa hanya saja pola data setelah tansformasi lebih halus dibanding sebelumnya. Data hasil transformasi tidak mengabaikan masalah otokorelasi. Pemilihan jumlah komponen ditentukan berdasarkan proporsi keragaman kumulatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada tingkat keragaman 98%, jumlah komponen dengan AKU adalah 4 komponen sedangkan AKUF adalah 2 komponen. Pemodelah SD dengan regresi kuantil menunjukkan bahwa pada kuantil ke-90, dan ke- 95 pada bulan Januari hingga Desember 2008, pola prediksi curah hujan menggunakan AKU dan AKUF mirip dengan curah hujan aktual. Model SD dengan prediktor KUF memberikan prediksi curah hujan yang lebih akurat dan konsisten dibandingkan menggunakan KU khususnya untuk bulan basah yang terjadi pada Oktober-Maret. Pada kuantil ke-90 dan ke-95, RMSEP model SD dengan KUF adalah 100.45 dan 124.69, sedangkan RMSEP model SD dengan KU adalah 104.80 dan 145.83. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SD dengan prediktor KUF sangat baik digunakan khususnya untuk prediksi curah hujan ekstrim. Pada bulan Februari 2008 sebagai titik ekstrim, model SD regresi kuantil dengan KUF dapat memprediksi nilai aktual (439 mm/bulan) dengan lebih tepat dibanding dengan menggunakan KU. Prediksi model SD dengan KUF adalah 460 mm/bulan sedangkan prediksi model SD dengan KU adalah 512 mm/bulan (Overestimate).
Keyword: Analisis Komponen Utama Fungsional, Ekstrim, Regresi Kuantil, Statistical Downscaling

Judul: Karakteristik Emulsifier dari otak sapi yang diekstrak dengan menggunakan pelarut yangberbeda
Abstrak: Brain is an animal by-product which has the highest phospholipids a ~cdho lesterol content. Phospholipids in brain consist of a polar head (phosphate acid) and nonpolar tail (lipid). Therefore, phospholipids can be used as an emulsifier in emulsion products such as cosmetics and pharmaceutical.
Keyword: