Judul: Constructing Joint Distribution of Hotspots, Precipitation, and Dry Spells Using Nested Archimedean 3-Copula
Abstrak: Letak Indonesia yang berada di sekitar ekuator membuat wilayah Indonesia rentan terhadap variabilitas iklim. El Nino Southern Oscilation (ENSO) menjadi salah satu fenomena yang sering dikaitkan dengan kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Jumlah kejadian kebakaran dapat diidentifikasi dengan hotspot. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi sebaran marginal dan mengonstruksi sebaran bersama antara hotspot, curah hujan, dan hari tanpa hujan menggunakan pendekatan nested Archimedean 3-copula berdasarkan metode Inference of Function for Margins (IFM) untuk setiap kondisi ENSO, yaitu El Nino, Normal, dan La Nina. Sebaran marginal variabel untuk setiap kondisi ENSO didapatkan melalui uji Anderson-Darling dengan memilih nilai p-value terkecil. Hasil fitting parameter copula menunjukkan bahwa copula Galambos adalah copula paling fit untuk semua kondisi ENSO. Hal ini berkaitan dengan karakteristik dari Galambos yang termasuk ke dalam copula nilai ekstrem. Nilai Akaike’s Information Criterion (AIC) untuk kondisi El Nino, Normal, dan La Nina berturut-turut yaitu 775.0118; 1292.6; dan 489.9048. El Nino menjadi kondisi dengan jumlah hotspot terbanyak, sedangkan pada kondisi La Nina jumlah hotspot relatif lebih sedikit., Indonesia's location around the equator makes the region vulnerable to climate variability. The El Nino Southern Oscilation (ENSO) is one of the phenomena often associated with forest and land fires in Indonesia. This study aims to identify the marginal distribution and construct the joint distribution of hotspots, precipitation, and dry spells using the nested Archimedean 3-copula approach based on the Inference of Function for Margins (IFM) method for each ENSO condition, namely El Nino, Normal, and La Nina. The marginal distribution of variables for each ENSO condition is obtained through the Anderson-Darling test by selecting the smallest p-value. The result shows that the Galambos copula is the best fit copula for all ENSO conditions. This is related to the characteristics of Galambos which is included in the extreme value copula. The Akaike’s Information Criterion (AIC) values for El Nino, Normal, and La Nina conditions are 775.0118; 1292.6; 489.9048. El Nino is the condition with the highest number of hotspots, while La Nina conditions have relatively fewer hotspots.
Keyword: Copula, ENSO, Hotspot, Nested Archimedean, Precipitation

Judul: Multivariate Analysis and Hotspot Modeling Based on Climate Indicators in Kalimantan Using Copula
Abstrak: Indonesia adalah negara dengan wilayah hutan yang sangat luas. Namun demikian, sejak beberapa dekade terakhir, kawasan hutan di Indonesia mengalami degradasi yang sangat serius dari segi kuantitas maupun kualitas. Salah satu faktor yang menyebabkan deforestasi tersebut adalah kebakaran hutan. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi setiap tahun telah menjadi isu nasional yang mendapat perhatian serius dari pemerintah maupun peneliti, khususnya di pulau Kalimantan. Faktor alam seperti El Niño dapat mengakibatkan berkurangnya curah hujan dan memperpanjang musim kemarau sehingga tanaman menjadi lebih kering dan mudah terbakar. Beberapa kebakaran hebat seperti pada tahun 1997 dan 2015 terjadi bertepatan dengan El Niño kuat. Pada saat ini, kebutuhan akan suatu model risiko kebakaran menjadi sangat penting dalam upaya meningkatkan sistem peringatan dini kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Sebagai langkah awal untuk mengembangkan model tersebut, diperlukan konsep tentang distribusi bersama. Salah satu pendekatan yang sering digunakan untuk menghitung distribusi bersama tersebut adalah copula. Copula sering diterapkan pada bidang keuangan, tetapi masih sangat sedikit penerapannya dalam bidang klimatologi, khususnya analisis tentang kebakaran hutan. Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini bertujuan menganalisis distribusi bersama berbasis copula antar indikator iklim maupun antara indikator iklim dan hotspot di Kalimantan, beserta perubahannya akibat pengaruh musim dan kondisi ENSO. Selanjutnya, berdasarkan distribusi bersama yang diperoleh, dibangun suatu model regresi berbasis copula untuk hotspot di Kalimantan jika diketahui indikator iklim dan kondisi ENSO yang spesifik. Penelitian ini diawali dengan mendefinisikan area rentan kebakaran di pulau Kalimantan menggunakan k-mean clustering untuk mengeliminasi daerah dengan tingkat kebakaran yang rendah. Berdasarkan hasil analisis dependensi dari masing-masing indikator iklim terhadap hotspot di area rentan kebakaran, diperoleh bahwa rataan curah hujan dua bulanan, anomali curah hujan bulanan, dan jumlah hari tanpa hujan tiga bulanan memberikan korelasi moderat untuk hotspot di Kalimantan. Data tersebut yang kemudian disebut sebagai rataan curah hujan, anomali curah hujan, dan hari tanpa hujan pada proses analisis selanjutnya. Hasil fitting parameter copula antar indikator iklim menunjukkan bahwa copula Galambos dan Gumbel asimetris merupakan copula yang paling cocok, masing-masing untuk kasus bivariat (hari tanpa hujan dan rataan curah hujan) dan trivariat (hari tanpa hujan, rataan curah hujan, dan anomali curah hujan). Distribusi bersama antara hari tanpa hujan dan rataan curah hujan menunjukkan kondisi kekeringan terburuk pada tahun 2019 lebih buruk daripada tahun 2015. Namun, dampak kekeringan pada tahun 2015 lebih terasa karena musim kemarau tahun 2015 lebih lama daripada tahun 2019. Meskipun memiliki hotspot yang hampir sama (pada bulan September), tetapi jumlah hotspot pada bulan Agustus dan Oktober jauh lebih tinggi pada tahun 2015. Berdasarkan periode ulang bersama, kemungkinan bahwa satu bulan lebih parah daripada bulan September 2019 (baik hari tanpa hujan dan rataan curah hujan) adalah 1/78 bulan jika diasumsikan kondisi iklim stasioner. Namun, kemungkinan tersebut sangat tidak pasti dikarenakan data yang terbatas. Setelah data direduksi berdasarkan musim dan kondisi ENSO, diperoleh bahwa kondisi El Niño dan La Niña tidak berpengaruh signifikan terhadap distribusi bersama antar indikator iklim pada musim hujan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa selain rataan curah hujan, kondisi hari tanpa hujan dan anomali curah hujan juga tidak terpengaruh oleh kondisi ENSO pada musim hujan. Sebaliknya, El Niño dan La Niña berpengaruh signifikan terhadap distribusi
Keyword: Copula, Drought, ENSO, Forest Fire, Hotspot

Judul: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography