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: Prediction of Forest and Land Fires Based on  Hotspot Using the Spatio-Temporal Bayes Model in Kalimantan
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan peristiwa umum yang terjadi di Indonesia, terutama di Pulau Kalimantan, yang dampaknya tidak hanya dirasakan di wilayah tersebut tetapi juga menyebar ke negara-negara tetangga. Salah satu indikator yang menunjukkan terjadinya kebakaran hutan dan lahan adalah adanya klaster hotspot. Terdapat banyak faktor yang berkontribusi terhadap kejadian kebakaran ini, di antaranya adalah iklim yang dapat menyebabkan pola hotspot di suatu lokasi menjadi tidak stabil dan sulit untuk diprediksi. Pengembangan model risiko kebakaran sangat penting untuk meningkatkan sistem peringatan dini kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Pendekatan yang cocok dengan pola data hotspot diperlukan untuk mendapatkan prediksi yang tepat. Langkah pertama dalam pengembangan model ini melibatkan analisis dua aspek, yaitu spasial dan temporal, karena banyaknya kasus kebakaran yang memiliki penyebab dan dipengaruhi oleh faktor yang berbeda-beda di suatu wilayah. Selain faktor waktu, kondisi geografis juga berperan penting dalam menentukan tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan. Salah satu metode yang sering digunakan untuk analisis spasial-temporal adalah pendekatan Bayes. Meskipun Bayes umumnya diterapkan dalam bidang kesehatan, penggunaannya dalam klimatologi, khususnya untuk analisis kebakaran hutan, masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah hotspot secara spasial dan temporal selama satu bulan ke depan di Pulau Kalimantan, serta untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor iklim lokal terhadap hotspot. Metode yang digunakan adalah Bayesian Conditional Autoregressive yang dikombinasikan dengan pendekatan Integrated Nested Laplace Approximation (INLA), dengan pemilihan bobot optimal menggunakan Getis-Ord G untuk mencapai prediksi yang lebih akurat. Terdapat enam model yang digunakan yaitu model linier, aditif, aditif dengan interaksi, dan variasi dengan atau tanpa peubah penjelas. Peubah respons adalah jumlah hotspot di 696 lokasi di Pulau Kalimantan, sedangkan peubah penjelas meliputi curah hujan, jumlah hari tanpa hujan, suhu udara, kecepatan angin, dan kelembaban. Model terbaik dipilih berdasarkan kriteria Informasi Deviance Criterion (DIC), sementara evaluasi model menggunakan Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) dan Average Absolute Prediction Error (AAPE). Penelitian ini diawali dengan eksplorasi data jumlah hotspot di Pulau Kalimantan dari tahun 2006 hingga 2020. Hasil penelitian menunjukkan pola spasial hotspot yang bergerombol terutama terjadi di Provinsi Kalimantan Tengah pada beberapa bulan tertentu seperti Januari, Maret, Agustus, dan November, sedangkan bulan lainnya memiliki jumlah hotspot yang umumnya rendah. Secara temporal, tahun 2006 dan 2015 menonjol dengan jumlah hotspot yang tinggi, yang sebagian besar terkait dengan kejadian kebakaran hutan dan lahan yang signifikan, dipengaruhi oleh fenomena iklim seperti El Nino pada tahun 2015 dan faktor manusia pada tahun 2006. Analisis sebaran data hotspot menunjukkan kemiringan positif dan sebaran ekor panjang, mencerminkan adanya nilai ekstrem dalam data tersebut. Evaluasi terhadap sebaran statistik menunjukkan bahwa sebaran Binomial Negatif lebih cocok dengan data dibandingkan sebaran Poisson. Langkah selanjutnya adalah melakukan analisis korelasi untuk mengevaluasi dampak faktor iklim terhadap jumlah hotspot di berbagai lokasi. Pola korelasi menunjukkan bahwa curah hujan tinggi umumnya berkaitan dengan jumlah hotspot yang rendah, meskipun pengaruh ini bervariasi di setiap lokasi. Sementara itu, hari tanpa hujan yang panjang cenderung meningkatkan risiko kebakaran, terutama pada bulan Agustus di Kalimantan Barat, Tengah, dan Timur. Suhu udara yang tinggi memperkuat potensi kebakaran dengan memudahkan bahan bakar alami terbakar. Kelembaban yang rendah juga berkontribusi terhadap penyebaran api dan peningkatan risiko kebakaran. Namun,
Keyword: hotspot, negative binomial, bayesian spatio-temporal, conditional autoregressive, forest fire

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