Judul: Pemodelan Statistical Downscaling dengan Regresi Kuantil Kernel Untuk Menduga Curah Hujan Ekstrim Di Indramayu
Abstrak: Intensitas curah hujan yang ekstrim berdampak buruk yang dapat berakibat banjir, longsor, gagal panen. Salah satu model Statistical Downscaling (SD) dengan metode regresi kuantil kernel digunakan untuk memprediksi curah hujan ekstrim. SD memanfaatkan data luaran GCM yang digunakan untuk memprediksi curah hujan. Data luaran GCM belum bisa langsung mendapatkan informasi skala lokal. Oleh karena itu, diperlukan teknik SD untuk menghubungkan antara data GCM yang berskala global dengan data curah hujan yang berskala lokal. Karakteristik data luaran GCM bersifat curse of dimensionality menyebabkan multikolinearitas. Penggunaan kernel mengatasi multikolinearitas dari GCM. Tujuan dari penelitian ini memodelkan SD untuk prediksi curah hujan ekstrim menggunakan regresi kuantil kernel dan aplikasinya di Kabupaten Indramayu. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data curah hujan ZOM 79 terdiri dari Stasiun Krangkeng, Sukadana, Karangkendal dan Gegesik. Pada penelitian ini dibangun dua model regresi kuantil kernel. Model pertama menggunakan data curah hujan sebagai respon dan GCM-lag sebagai prediktor. Model kedua komponen utama dari GCM-lag sebagai prediktor. Analisis komponen utama (AKU) mengatasi multikolinearitas dari data GCM-lag. Proses AKU dengan cara reduksi dimensi data GCM-lag yang berdasarkan akar ciri lebih dari satu dan menghasilkan empat peubah KU. Dalam kuantil kernel prediktor dengan GCM-lag dan KU dari GCM-lag ditransformasi ke ruang fitur menggunakan kernel trick. Penggunaan kernel trick tidak perlu mengetahui bentuk transformasinya, karena transformasi dilakukan secara implisit. Transformasi implisit hanya perlu mengetahui fungsi kernel yang digunakan. Fungsi kernel yang digunakan adalah Radial Basis Function. Penyelesaian regresi kuantil kernel dengan optimasi ganda dihitung menggunakan Langrange Multiplier. Penerapan regularisasi pada ruang fitur untuk mengatur komponen galat dan regularisasi diperoleh penalti (λ). Proses pencarian λ optimal dilakukan sebanyak 40 kali. Mulai dari λ=0.1 sampai λ=20 dengan rentang 0.5. Proses ulangan setiap kuantil menghasilkan nilai λ yang berbeda-beda, sehingga pemilihan λ optimal berdasarkan galat minimum. λ optimal digunakan untuk membangun model regresi kuantil kernel pada Q(0.75), Q(0.90) dan Q(0.95). Kebaikan model diukur berdasarkan RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction) dan korelasi. Kedua model menghasilkan korelasi 0.7. Nilai ini menunjukkan bahwa prediksi curah hujan mengambarkan pola curah hujan aktual. Nilai RMSEP menunjukkan nilai relatif sama. Penggunaan kernel trick pada model dengan prediktor GCM-lag lebih baik daripada model KU dari GCM-lag karena model pertama tidak perlu melakukan reduksi dimensi. Namun, model ini tidak lebih baik dari model regresi kuantil dengan regularisasi lasso, gulud dan elastic-net (Cahyani et al. 2016 dan Zaikarina et.al. 2016) dengan korelasi 0.9.
Keyword: kernel trick, komponen utama, statistical downscaling, regresi kuantil

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Menggunakan Lasso Untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim
Abstrak: Curah hujan ekstrim yang sering terjadi di Indonesia menimbulkan berbagai dampak negatif, diantaranya yang berkaitan dengan bidang pertanian. Tanaman padi merupakan tanaman yang rentan terhadap kejadian ekstrim yaitu El-Nino dan La-Nina. Oleh karena itu pemodelan curah hujan diperlukan untuk meminimumkan dampak yang terjadi. Model-model untuk menganalisa curah hujan sudah banyak diterapkan di antaranya global circulation model (GCM). Data luaran GCM adalah data hasil simulasi komputer yang memanfaatkan kaidah fisika, kondisi lautan, dan perubahan iklim pada atmosfer bumi dan dapat merepresentasikan unsur – unsur iklim pada masa lampau, saat ini dan di masa yang akan datang. Data luaran GCM masih berskala global, sehingga akan sulit untuk menjelaskan keragaman dalam skala lokal yang lebih rinci. Hal ini berdampak pada rendahnya tingkat akurasi prediksi curah hujan yang dihasilkan. Statistical Downscaling (SD) diyakini dapat menangani permasalahan tersebut. Metode ini menghubungkan antara data luaran GCM dan curah hujan untuk menduga perubahan pada skala lokal dengan menggunakan metode regresi. Regresi kuantil merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis pola terjadinya curah hujan ekstrim. Regresi kuantil dapat mengukur efek peubah penjelas tidak hanya di pusat sebaran data, tetapi juga pada bagian atas atau bawah ekor sebaran. Kelebihan lain dari regresi kuantil adalah sangat efisien jika sisaan tidak menyebar normal dan kekar terhadap adanya pencilan. Data luaran GCM yang memiliki multikolinearitas tidak dapat langsung diterapkan dalam model SD. Metode-metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas dalam SD antara lain metode analisis komponen utama (AKU), metode shrinkage seperti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan ridge. Metode AKU paling sering digunakan dalam mereduksi dimensi data luaran GCM dan menangani masalah multikolinearitas. Metode shringkage selain dapat menghilangkan multikolinearitas juga dapat meminimumkan ragam penduga parameter dari model regresi. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu dengan pendekatan SD menggunakan metode regresi kuantil dengan LASSO dan AKU serta memilih model SD terbaik dari kedua metode yang digunakan tersebut. Peubah respon yang digunakan adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diperoleh dari 11 stasiun klimatologi di Kabupaten Indramayu pada tahun 1979-2008. Peubah prediktor (GCM) yang digunakan adalah data curah hujan bulanan Climate Model Intercomparison Project (CMIP5) yang dikeluarkan oleh KNMI, Belanda pada tahun 1979 sampai dengan 2008 dengan posisi wilayah –18.75o – 1.25oLS dan 101.25o – 116.25oBT. Analisis data yang dilakukan meliputi pemodelan regresi kuantil dengan penalti LASSO dan pemodelan regresi kuantil dengan AKU. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dugaan curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu dengan model SD menggunakan regresi kuantil dengan LASSO menghasilkan prediksi yang lebih konsisten terhadap berbagai selang waktu dugaan dibandingkan model yang menggunakan metode AKU. Model terbaik yang diperoleh berasal dari model yang dibangun oleh regresi kuantil dengan metode LASSO pada grid 6×6 yaitu model regresi kuantil linear. Model ini memiliki nilai quantile verification skill score (QVSS) paling tinggi dan nilai root mean square error of prediction (RMSEP) paling rendah diantara model-model yang lain. RMSEP model SD dengan LASSO pada grid 6×6 lebih rendah dibandingkan dengan model pada grid 8×8, sedangkan pada model AKU kedua grid memiliki nilai RMSEP yang hampir sama. Pendugaan curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu untuk satu tahun
Keyword: curah hujan ekstrim, global circulation model, LASSO, regresi kuantil, statistical downscaling

Judul: Duodenal Histopathology of Pediatric Rat (Rattus norvergicus)&#160;Fed with Orange Juice (Citrus sinensis)
Abstrak: This research investigates the impact of orange juice consumption on the histological structure of the duodenum, a critical site for nutrient absorption and digestion. Focusing on pediatric animals, orange juice (with a pH of 3) was administered to post-weaning rats aged 4 weeks to 6 weeks at dosages ranging from 0g/kg BW to 20g/kg BW over two weeks. Duodenal histopathology was assessed, focusing on parameters such as the quantity of crypts of Lieberkuhn, as well as the length, height, width, and depth of villi (measured in µm). Anatomical pathology examination included measurements of the length and width of the duodenum (also in µm), as well as the color mean (OD). The research findings indicate no significant changes in histopathology or anatomy pathology of the duodenum. This suggests that young individuals can adapt to acidic challenges without compromising gastrointestinal health. These findings offer reassurance regarding the short-term consumption of acidic orange juice (with a pH of 3) with minimal risks to intestinal integrity, both during growth and development.
Keyword: acidic changes