Judul: Pengembangan Model Prakiraan Deret Hari Kering di Jawa Barat
Abstrak: Deret hari kering (DHK) adalah kejadian tidak hujan yang terjadi beberapa hari berturut-turut dalam periode yang lama. DHK merupakan salah satu sifat iklim ekstrim yang berpengaruh besar terhadap pertanian. Di daerah tropis terjadinya DHK selama tujuh hari atau lebih mempunyai dampak yang serius terhadap tanaman. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyusun model prakiraan kejadian DHK berdasarkan prakiraan hujan musiman luaran General Circulation Model (GCM). Pada penelitian ini, deret hari kering yang dimaksud adalah kejadian deret hari kering maksimum yang terjadi pada satu tahun. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data observasi, Climate Hazard Group InfraRed Precipitation (CHIRPS) dan data GCM. Model-model yang digunakan adalah CMC1-CanCM3, CMC2-CanCM4, dan NCEP-CFSv2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi DHK dengan model CMC2-CanCM4 dan NCEP-CFSv2 mempunyai korelasi paling baik pada prediksi yang dilakukan pada bulan Mei, sedangkan untuk model CMC1-CanCM3 mempunyai nilai korelasi paling baik pada bulan April. Untuk prediksi probabilistik, model CMC1-CanCM3 menghasilkan prediksi yang tidak jauh berbeda pada periode bulan januari, Maret dan Mei, sedangkan prediksi pada bulan Februari dan Maret bervariasi antara bawah normal hingga atas normal dengan didominasi atas normal. Model CMC2-CanCM4, menghasilkan prediksi antara normal hingga atas normal, kecuali pada prediksi di bulan Maret yang didominasi bawah normal. Kemudian untuk model NCEP-CFSv2, prediksi di bulan Januari hingga Maret menghasilkan prediksi DHK di atas normal, lalu pada bulan April didominasi prediksi di bawah normal dan pada bulan Mei menghasilkan prediksi antara normal hingga bawah normal. Sebagian besar model prediksi yang digunakan dalam penelitian ini menghasilkan prediksi yang over estimate atau nilai prediksinya lebih tinggi dari nilai observasinya. Hal ini bisa saja disebabkan oleh terjadinya fenomena La Nina yang terjadi pada tahun 2010 sehingga model prediksi kurang dapat memprediksikan kejadian deret hari kering.
Keyword: dry spells, prediction, CHIRPS, GCM

Judul: Penentuan Domain Global Climate Model dengan LASSO untuk Peningkatan Akurasi Prediksi Curah Hujan di Jawa Barat
Abstrak: Curah hujan memiliki dampak serius terhadap berbagai sektor usaha, khususnya pertanian di Jawa Barat. Kabupaten Indramayu, sebagai daerah produsen padi terbesar di Jawa Barat, sering dilanda kekeringan dan banjir yang merusak ribuan hektar sawah. Akibatnya luas panen dan produksi menjadi sasaran kerugian. Informasi prediksi curah hujan dibutuhkan untuk meminimalkan kerugian tersebut. Global Climate Model (GCM) sering digunakan dalam studi prediksi curah hujan. Model ini menghasilkan sejumlah data berbagai parameter iklim (seperti presipitasi) pada grid-grid GCM. Data GCM versi model Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) terdapat pada berbagai resolusi grid, antara lain 0.312°×0.312°; 0.5°×0.5°; dan 2.5°×2.5°. Data tersebut belum dapat digunakan langsung untuk menduga curah hujan pada skala lokal dengan resolusi grid yang lebih kecil. Teknik statistical downscaling (SDS) menghubungkan data skala global (prediktor) dengan data skala lokal (respon). Teknik ini membutuhkan suatu area pada GCM, yakni domain GCM. Pemilihan domain GCM merupakan faktor penting dalam teknik SDS dan akan menentukan hasil prediksi. Resolusi grid juga dipertimbangkan untuk meningkatkan akurasi pendugaan curah hujan. Domain GCM belum dapat dimodelkan dengan teknik SDS karena terdapat masalah multikolinearitas antar gridnya. Metode shrinkage seperti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dapat digunakan untuk menangani multikolinearitas. LASSO juga dapat melakukan seleksi peubah dalam pemodelan. Penelitian ini bertujuan menentukan resolusi grid GCM terbaik dan domain GCM optimum di Jawa Barat. Penentuan resolusi grid diawali dengan penentuan domain GCM menggunakan konsep korelasi minimal sebesar 0.3 antara data grid GCM (prediktor) dan data curah hujan lokal (respon) untuk grid yang berada pada empat arah mata angin. Hubungan yang erat antara respon dengan prediktor merupakan salah satu syarat dalam teknik SDS. Domain yang terbentuk dievaluasi untuk pemodelan SDS dengan regresi LASSO. Pada penelitian ini digunakan dua jenis data. Pertama, peubah prediktor, adalah data presipitasi bulanan GCM pada tahun 1981 sampai dengan 2009 (348 bulan) versi model Climate Forecast System Reanalysis (CFSR). Data GCM memiliki tipe grid dan berada diatas wilayah Indonesia pada 12°LU sampai -15°LS dan 90°BT sampai 150°BT. Kedua, peubah respon, adalah data curah hujan bulanan (mm) dari 27 stasiun curah hujan lokal di Jawa Barat pada -7.78°LS sampai -6.28°LS dan 108.40°BT sampai 107.87°BT. Seluruh stasiun dibagi menjadi 3 kelompok berdasarkan jenis datarannya, yakni dataran rendah, sedang, dan tinggi. Hasil kajian menunjukkan bahwa ukuran grid 2.5°×2.5° terpilih sebagai ukuran grid terbaik berdasarkan RMSEP yang relatif kecil dan korelasi relatif besar pada tiap dataran. Domain GCM optimum untuk Jawa Barat berukuran 5×8. Pemodelan domain tersebut dapat meningkatkan akurasi prediksi curah hujan bulanan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan domain 8×8 di Indramayu menghasilkan RMSEP dalam rentang 63-148 dan korelasi dalam rentang 0.50-0.94. Metode penentuan domain GCM pada penelitian ini dapat diterapkan untuk menentukan domain GCM di berbagai daerah lainnya.
Keyword: resolusi grid GCM, domain GCM optimum, regresi LASSO, statistical downscaling

Judul: Studi Kasus Liver Neoplasia pada Anjing Shih Tzu
Abstrak: Liver neoplasia is the excessive and uncontrolled replication of hepatocytes that forms nodules visible in ultrasonography. The purpose of this study is to study and discuss the characteristic, diagnosis and treatment of liver neoplasm through the interpretation of ultrasonography and hematology in a Shih Tzu dog. Ultrasonography is conducted with a Chison Q8 ultrasound machine with a 5 to 7 MHz frequency convex probe on lateral recumbency. The blood cells, liver enzymes and nodules sizes were the main parameters in this study. The results in the period of three years from 2021 to 2023 were interpreted and supported with secondary data sources. The Shih Tzu dog is 14 years old in the year 2023 with a body weight of 5.21kg. No obvious clinical signs were observed during previous examinations. However, lethargy, vomiting and anorexia were recorded in its latest examination. Thrombocytosis, granulocytosis, high liver enzymes and hypoglycemia, which are some of the neoplastic clinical manifestations were also presented by this patient. Besides, liver neoplasm, spleen neoplasm and biliary sludge were the sonogram findings of this patient. The liver and spleen neoplasm was observed stable, while the biliary sludge volume fluctuated. The treatment strategy recorded is Ondansetron, Samylin®, Ornipural and Ursodeoxycholic acid.
Keyword: Blood biochemistry profile, Hematology, Liver Neoplasia, Shih Tzu, Ultrasonography