Judul: Predicting El Nino Index by Using Quantile Mapping Approach in Sea Surface Temperature Data
Abstrak: El Nino adalah fenomena perubahan iklim secara global yang diakibatkan oleh memanasnya suhu permukaan air laut Pasifik bagian timur. Dampak dari El Nino adalah pemanasan suhu dan berkurangnya curah hujan di Indonesia, sehingga dapat mengakibatkan kekeringan. Dampak El Nino dapat diminimalisir dengan memprediksi indikator dari parameter suhu permukaan laut di daerah Nino 3.4. Banyak peneliti telah mencoba untuk membangun model prediksi suhu permukaan air laut, salah satunya adalah ECMWF dimana Lembaga yang memproduksi dan menyebarkan model prediksi. Namun demikian, model prediksi tersebut masih mengandung beberapa bias bila dibandingkan dengan data observasi yang dihasilkan oleh HadISST. Penelitian ini bertujuan untuk mengoreksi model prediksi ECMWF di daerah Nino 3.4 menggunakan koreksi bias statistik dengan pendekatan quantile mapping. Hasil penelitian menunjukkan bahwa koreksi bias statistik mampu memperbaiki 60% mean dan 100% standar deviasi data ECMWF pada tahun 2013-2018. Selain itu, metode quantile mapping efektif digunakan untuk mengoreksi bias data prediksi ECMWF di derah Nino 3.4 pada lead time ke-1 hingga ke-4 serta pada bulan November-Juni.
Keyword: El Nino, Quantile Mapping, Statistic Correction Bias

Judul: Koreksi Bias Statistik dari Model Iklim Global untuk Prediksi Indeks El Nino
Abstrak: Fenomena El Nino dapat berdampak buruk bagi Indonesia, yaitu dapat menurunkan hasil produksi di sektor pertanian. Kemunculan fenomena El Nino dapat diperkirakan dengan mengamati suhu permukaan laut di Nino 3.4. Oleh karena itu, diperlukan adanya model prediksi suhu permukaan laut di Nino 3.4 yang akurat agar dapat mengoptimalkan dalam memperkirakan kemunculan El Nino. Namun, model prediksi suhu permukaan laut di Nino 3.4 yang dirilis ECMWF masih terdapat kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoreksi bias dari model prediksi suhu permukaan laut di Nino 3.4 dari produk ECMWF dengan metode koreksi bias statistik serta mengevaluasi model prediksi sebelum dan sesudah dikoreksi. Metode koreksi bias statistik yang digunakan pada penelitian ini adalah linear scaling, variance scaling dan distribution mapping. Hasil dari penelitian ini, metode koreksi bias statistik mengoreksi model prediksi ECMWF dengan baik. Hasil penelitian lebih lanjut menunjukkan bahwa metode distribution mapping dan variance scaling merupakan metode yang paling baik dalam mengoreksi model prediksi ECMWF dibandingkan dengan metode linear scaling.
Keyword: distribution mapping, koreksi bias statistik, linear scaling, variance scaling

Judul: Telaah Histopatologi Urolithiasis Pada Kucing
Abstrak: Urolithiasis adalah suatu keadaan dimana ditemukannya batu di dalam saluran urinaria. Batu tersebut dibentuk dalam pelvis ginjal dan bergerak turun sepanjang ureter kemudian masuk ke dalam vesika urinaria dan uretra. Penulisan ini bertujuan untuk mempelajari lebih dalam secara histopatologi tentang kasus kematian seekor kucing dengan urolithiasis yang dinekropsi di Laboratorium Patologi FKH-IPB. Pemeriksaan patologi anatomi menemukan adanya fokal atelektasis paru, dilatasi ventrikel kiri jantung, hidrothoraks, hidroasites, ginjal pueat dan batu-batu berbagai ukuran dengan diameter 0,1-0,5 em pada vesika urinaria yang berdarah. Pada pengamatan histopatologi menunjukkan pembendungan semua organ, nephritis interstitialis kronis disertai bentukan mikrokista dan endapan mineral pada lumen tubuli dan sistitis nekrotik disertai pendarahan yang meluas. Pemeriksaan pada organ paru-paru ditemukan lumen alveolus sebagian mengempis dan sebagian lagi meluas. Dinding alveol menebal akibat adanya akumulasi eritrosit. Sedikit koloni bakteri tampak dalam lumen usus, bercampur dengan epitel usus yang terlepas di ujung viii. Hati mengalami pembendungan, ruangan sinusoid tampak meluas. Beberapa megakariosit tampak di dalam pulpa merah yang menunjukkan adanya aktivitas hematopoetis. Organ jantung tidak menunjukkan adanya perubahan histopatologi yang spesifik.
Keyword: