Judul: Koreksi Bias Statistik untuk Prediksi Indeks Indian Ocean Dipole dengan Pendekatan Quantile Mapping
Abstrak: Indian Ocean Dipole (IOD) merupakan fenomena interaksi laut-atmosfer yang memengaruhi kondisi iklim di Indonesia. Indeks IOD menunjukkan selisih suhu permukaan laut antara bagian barat dan timur samudra Hindia. Dampak IOD antara lain meningkatnya resiko kebakaran hutan, banjir, dan gagal panen. Dengan demikian, diperlukan suatu model prediksi indeks IOD sehingga dapat mengantisipasi dampak IOD tersebut. Salah satu model prediksi suhu permukaan laut adalah model prediksi ECMWF. Akan tetapi, model prediksi ini memiliki kesalahan-kesalahan sistematik yang dapat diperbaiki. Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu koreksi bias statistik dengan pendekatan quantile mapping. Metode ini mengoreksi kesalahan sistematik dari model ECMWF dengan cara menghubungkan sebaran model ECMWF terhadap data OISST dalam suatu fungsi transfer. Berdasarkan hasil penelitian, fungsi transfer linear merupakan fungsi yang memiliki peluang paling tinggi untuk memperbaiki akurasi model ECMWF. Hasil penelitian lebih lanjut menunjukkan bahwa koreksi bias statistik merupakan metode yang cukup handal untuk memperbaiki akurasi model ECMWF bulan Januari-April dan September-Desember.
Keyword: koreksi bias statistik, quantile mapping, indian ocean dipole

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: 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: