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: 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: Light Microscope Study of ConnectiveTissue in The Spleen of Common Rousette Bat (Rousettus amplexicaudatus)
Abstrak: The spleen is the largest lymphoid organ. As a secondary lymphoid organ, in addition to its immune function, the spleen also has functions as blood filtration, storage, and hematopoiesis. The spleen has different morphologies between species that support different physiological functions, one of which is the difference in the structure of the capsule and trabeculae. Capsule and trabeculae of the spleen generally consist of connective tissue and smooth muscle. The thickness of smooth muscle composed together with connective tissue in the capsule and trabecula determines the function of the spleen that is divided spleen into three storage, defense, and intermediate. Bats are the reservoir of various zoonotic diseases. Bats are thought to have unique immune systems compared to other mammals but the characteristics of its immune organs such as the spleen have never been studied before. This study was conducted to examine the characteristics of capsulae and trabecula of the Common Rousette (Rousettus amplexicaudatus).
Keyword: