Judul: Pemodelan Klasifikasi Curah Hujan Kabupaten Indramayu Berdasarkan GPCP dengan Metode Pohon Klasifikasi dan Bagging
Abstrak: Prediksi sifat curah hujan sangat penting dilakukan karena dapat mengantisipasi dampak buruk yang dapat ditimbulkan jika terjadi curah hujan ekstrim. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi sifat curah hujan di Kabupaten Indramayu dengan tiga zona musim (ZOM), yaitu ZOM 77, ZOM 78, dan ZOM 79. Peubah penjelas yang digunakan untuk memprediksi sifat curah hujan tersebut adalah GPCP yang merupakan angka presipitasi bulanan pada suatu cakupan wilayah tertentu yang terdiri dari 49 peubah. Pada praktiknya, data sifat curah hujan dikategorikan menjadi dua kategori yaitu curah hujan ekstrim dan non ekstrim dengan perbandingannya sekitar 30% : 70%. Prediksi klasifikasi curah hujan dilakukan dengan menggunakan analisis pohon klasifikasi dan metode Bagging. Berdasarkan ketepatan klasifikasi yang dihasilkan, metode Bagging lebih baik dibandingkan metode pohon klasifikasi. Penerapan metode Bagging dapat meningkatkan akurasi sekitar 5% dari metode pohon klasifikasi serta nilai spesifisitas yang lebih tinggi, walaupun nilai sensitivitas yang dihasilkan metode Bagging lebih rendah. Selain itu, penelitian ini mengkaji kekonsitenan hasil prediksi dengan menerapkan kedua metode tersebut sebanyak 1000 kali. Berdasarkan hasil kajian ini, peubah GPCP cukup baik dalam memprediksi klasifikasi curah hujan di Kabupaten Indramayu karena akurasi yang dihasilkan ketika memprediksi amatan baru lebih dari 60%.
Keyword: bagging, bootstrap, CART, GPCP

Judul: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Pareto Terampat Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1979-2008).
Abstrak: Indonesia memiliki iklim tropis dengan keragaman suhu kecil, namun keragaman curah hujan cukup besar, sehingga curah hujan merupakan unsur iklim yang penting untuk diamati terkait dengan perubahan iklim. Perubahan iklim dapat meningkatkan kejadian curah hujan ekstrim yang berdampak banjir, sehingga merendam lahan pertanian. Oleh karena itu, untuk mengantisipasinya diperlukan informasi dini mengenai prediksi curah hujan ekstrim, antara lain dengan statistical downscaling. Statistical Downscaling (SD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara data berskala global dengan data berskala lokal yaitu antara data luaran Global Circulation Model (GCM) dengan data curah hujan di stasiun cuaca. Namun dalam pemodelan SD ini perlu memperhatikan curah hujan ektrim. Penentuan nilai ekstrim dapat dilakukan menggunakan blok maksima yang nilainya akan mengikuti sebaran nilai ekstrim terampat (generalized extreme value, GEV). Namun metode ini tidak efektif karena akan banyak pengamatan terbuang, sehingga penentuan nilai ekstrim dilakukan dengan nilai ambang (threshold). Nilai-nilai di atas nilai ambang akan mengikuti Sebaran Pareto Terampat (Generalized Pareto Distribution, GPD). Tujuan penelitian ini adalah memodelkan data curah hujan dengan data luaran GCM menggunakan regresi Sebaran Pareto Terampat (GPD) untuk memprediksi curah hujan ekstrim di wilayah Kabupaten Indramayu. Penelitian ini, menggunakan data curah hujan lokal di kabupaten Indramayu dari tahun 1979 sampai tahun 2008 sebagai peubah respon. Data luaran GCM pada posisi wilayah 1.25°LS-18.75°LS dan 101.25°BT-118.75°BT, yang terdiri dari 8×8 grid. Data luaran GCM memiliki karakteristik non linier, berdimensi tinggi, dan multikolinieritas sehingga diperlukan analisis komponen utama (AKU). Pada regresi GPD, komponen utama merupakan peubah prediktor. Data dibagi menjadi dua, yaitu data tahun 1979-2007 sebagai data training untuk menyusun model dan data tahun 2008 sebagai data testing untuk validasi model. Data training dibagi berdasarkan empat musim yaitu, musim hujan (Desember, Januari, Februari), peralihan musim hujan-kemarau (Maret, April, Mei), kemarau (Juni, Juli, Agustus), peralihan kemarau hujan (September, Oktober, November). Penentuan batas ambang menggunakan Mean Residual Life Plot (MRLP). Nilainilai di atas batas ambang diuji kesesuaian sebarannya dengan uji Kolmogorov- Smirnov. Pendugaan parameter pada regresi GPD menggunakan metode kemungkinan maksimum dengan metode optimasi Nelder-Mead. Jumlah komponen yang digunakan sebanyak 4 komponen dengan tingkat keragaman sebesar 96.6%. MRLP menghasilkan batas ambang sebesar 145 untuk keseluruhan data. Pada pembagian empat musim diperoleh nilai ambang untuk bulan hujan (Des, Jan, Feb) sebesar 145, bulan peralihan hujan-kemarau (Mar, Apr, Mei) sebesar 100, musim kemarau (Jun, Jul, Agu) sebesar 10 dan musim peralihan kemarau-hujan (Sep, Okt, Nov) sebesar 45. Hasilnya menunjukkan bahwa model terbaik adalah model yang membagi empat musim dengan nilai RMSEP terkecil untuk kuantil 75, 90, 95 adalah 78.71, 93.63, 106.54. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa prediksi curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu pada bulan Januari tidak mengikuti pola aktualnya, namun secara umum pola hasil dugaan mirip dengan pola data aktualnya. Musim peralihan dan musim kemarau dapat diprediksi dengan baik di bawah kuantil 75. Model ini dapat memprediksi curah hujan ekstrim dengan baik pada bulan Februari yang merupakan puncak hujan pada tahun 2008. Curah hujan bulan Februari diprediksi pada kuantil ke-95 dengan nilai 453.23 mm/bulan. Model tersebut dapat menduga curah hujan ekstrim dengan baik untuk pendugaan satu tahun kedepan dan model ini merupakan model yang konsisten.
Keyword: curah hujan, ekstrim, Generalized Pareto Distribution, Global Circulation Model, statistical downscaling

Judul: Perancangan Proses Produksi Telur Asin Rendah Kolesterol
Abstrak: Telur asin merupakan produk olahan telur yang digemari masyarakat, tetapi mengandung kolesterol yang melebihi batasan konsumsi harian manusia. Tahap pengolahan, telur asin direndam dalam larutan khusus guna menurunkan kandungan kolesterol di dalam telur. Proses ini melibatkan pengaturan waktu pemeraman, konsentrasi larutan, dan bahan-bahan lainnya untuk mencapai hasil yang diinginkan. Formulasi telur asin yang terpilih yaitu pemeraman selama 12 hari dalam larutan garam 32,5% yang dicampur bawang putih, sereh, dan daun jeruk cincang, perendaman dalam larutan soda 20% selama 4 jam, dan dikukus selama satu jam. Kadar kolesterol sebesar 233,39 mg/100 g pada hari pertama dan mengalami penurunan menjadi 131,61 mg/100 g pada hari kesepuluh., Salted eggs are a popular egg product among the community, but they contain cholesterol that exceeds the daily human consumption limit. In the processing stage, the salted eggs are immersed in a special solution to reduce the cholesterol content inside the eggs. This process involves adjusting the soaking time, solution concentration, and other ingredients to achieve the desired results. The selected salted egg formulation is marinating for 12 days in 32.5% salt solution mixed with garlic, lemongrass, and chopped lime leaves, marinating in 20% soda solution for 4 hours, and steaming for one hour. The cholesterol level was measured at 233.39 mg/100g on the first day and decreased to 131.61 mg/100g on the tenth day.
Keyword: Soda solution, Low Cholesterol Salted Eggs, Process Design, Standardized Salted Eggs