Judul: Analisis karakteristik agroklimat daerah pusat produksi kapas di Indonesia
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sifat-sifat iklim dominan yang menentukan tingkat produktivitas kapas di daerah-dacralı pusat produksi kapas di Indonesia guna memperoleh wilayah-wilayah lain yang berpotensi untuk pengembangan kapas, serta untuk mengungkapkan unsur- unsur iklim terutama curah hujan yang mempengaruhi produksi kapas. Penelitian ini mengambil daerah-daerah pusat produksi kapas (Propinsi Jawa Tengah, Jawa Timur, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Nusa Tenggara Barat dan Nusa Tenggara Timur) sebagai studi kasus dengan menggunakan data sekunder yaitu data produksi, curah hujan dan suhu bulanan, serta data tanah dan retensi haranya. Dalam pengelompokan wilayah produksi kapas, klasifikasi iklim dilakukan dengan menggunakan analisis kluster dengan terlebih dahulu melakukan analisis komponen utama terhadap masing-masing data iklim. Hasil klasifikasi kemudian digabung dengan data tanah untuk mengevaluasi dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi produksi kapas berdasarkan kriteria kesesuaian yang disusun dengan memperhatikan keadaan lingkungan yang dibutuhkan tanaman kapas. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa daerah Grobongan dan Pati mempunyai produktivitas rata-rata tertinggi, dengan semakin ke arah tinur Indonesia, produktivitas rata-rata semakin rendah karena keadaan iklim semakin ke timur semakin kering dan adanya curah hujan yang tinggi pada saat panen yang merusak serat-serat kapas yang telah terbentuk. Wilayah dengan produktivitas tertinggi terdapat di daerah dengan curah hujan selama pertumbuhan (± 4 bulan) tidak lebih dari 1200 mm dengan 6 bulan basah dan 4 bulan kering serta curah hujan pada saat panen tidak lebih dari 80.5 mm sedangkan wilayah dengan produktivitas terendah terdapat pada daerah dengan curah hujan selama pertumbuhan 936 mm dengan 4 bulan basah dan 6 bulan kering serta curah hujan pada saat panen lebih dari 172 mm. Hasil analisis menunjukkan bahwa suhu tidak menjadi kendala bagi pengembangan kapas di Indonesia karena suhu relatif konstan sedangkan curah hujan bervariasi dari bulan ke bulan selama pertumbuhan. Keberhasilan tanaman kapas tidak terlepas dari faktor tanah, meskipun faktor curah hujan lebih berpengaruh. Tekstur tanah berpengaruh terhadap ketersediaan air dan daya tembus akar. Pembuatan model produksi dilakukan dengan memasukkan faktor iklim dan tanah dengan model sebagai berikut: Y=1132-0.01 Ch₁+0.09 Ch₂-0.22 Clh3-75.9 pH-3.1 S-6.24 Si Dengan: Y = produktivitas (kg/ha); Ch₁ = curah hujan bulan tanam (mm); Ch₂= curah hujan selama 3 bulan pertumbuhan (mm); Ch3 = curah hujan bulan panen (mm); pH = pH tanah; S = kandungan pasir pada tanah (%) dan Si = kandungan debu pada tanah (%).
Keyword: 

Judul: Kuantifikasi dan Seleksi Faktor Produksi untuk Pembangunan Model Produksi Kelapa Sawit yang Simple dan Akurat (Studi Kasus di Sumatera Utara)
Abstrak: Bahan tanaman, kondisi lingkungan, dan kultur teknis mempengaruhi variasi produktivitas tanaman kelapa sawit. Namun demikian, pengaruh ketiga faktor tersebut terhadap produktivitas kelapa sawit sulit untuk dikuantifikasikan. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis performa delapan varietas kelapa sawit yang dirilis oleh Pusat Penelitian Kelapa Sawit (PPKS) dan mengkuantifikasikan kontribusi masing-masing faktor produksi terhadap produktivitas aktual. Selain itu, dalam penelitian ini juga akan dilakukan seleksi awal variabel-variabel dari faktor produksi sebagai dasar pembangunan model yang simple tetapi tidak mengorbankan akurasinya. Varietas yang dikaji adalah DxP Avros, DyP Dumpy, DxP LaMe, DxP Langkat, DxP PPKS 540, DxP PPKS 718, DxP Simalungun, dan DxP Yangambi. Penelitian dilakukan pada tanaman tahun tanam 2010 yang ditanam di demonstrasi plot, Kebun Benih KSO Adolina, PT Perkebunan Nusantara IV (PTPN IV), Serdang Bedagai, Sumatera Utara. Parameter yang diamati adalah kondisi iklim, kultur teknis atau teknik budidaya, pemupukan, fenologi perkembangan tandan, pertumbuhan vegetatif, dan produktivitas tanaman. Khusus untuk pembangunan model, variabel terikatnya adalah produktivitas tanaman, sedangkan variabel bebasnya adalah faktor iklim, teknik budidaya, dan pemupukan. Variabel bebas yang termasuk dalam faktor iklim meliputi curah hujan (ch), hari hujan (hh), defisit air lahan (wd), suhu rerata udara (t), kelembaban relatif udara (rh), intensitas radiasi (qs), total thermal atau bahang (tot_t), total lama penyinaran (tot_N), vapour pressure deficit (vpd). Variabel bebas dari faktor teknik budidaya meliputi br (defisiensi Boron), or (serangan Oryctes sp.), uk (serangan ulat kantong), gd (serangan Ganoderma sp.), mt (pohon mati), dan jumlah pelepah (plp). Sementara itu, variabel dari faktor pemupukan adalah variabel kadar hara N di daun (daun.N), kadar P (daun.P), kadar K (daun.K), kadar Ca (daun.Ca), kadar Mg (daun.Mg), dan jumlah pupuk yang diaplikasikan (j.pupuk). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebutuhan bahang untuk menyelesaikan perkembangan tandan berbeda antar varietas, yaitu berkisar antara 5.775 sampai 6.164oC hari. Pertumbuhan vegetatif juga bervariasi antar varietas, DyP Dumpy memiliki pertumbuhan meninggi yang paling lambat tetapi memiliki rachis terpanjang. Sementara itu, DxP Langkat memiliki rachis terpendek. DxP PPKS 540 memiliki petiole cross-section tertinggi, sedangkan DxP Yangambi memiliki luas daun terluas. Lebih lanjut, DxP Avros memiliki produktivitas tertinggi yaitu 16,3 kg pohon-1 bulan-1, dan terendah adalah DxP Langkat yaitu 12,1 kg pohon-1 bulan-1. Secara umum, kontribusi faktor iklim terhadap produktivitas tanaman kelapa sawit adalah 32,24%. Adapun kontribusi faktor pemupukan adalah 29,90%, sedangkan kultur teknis lainnya adalah 13,76%. Secara rerata, terdapat variasi produktivitas sebesar 23,18±7,29% yang diakibatkan faktor lain yang belum dapat dijelaskan dalam penelitian ini. Penelitian ini juga menghasilkan lima model awal terbaik untuk menduga produktivitas dari masing-masing varietas. Dari lima model tersebut, didapat dua hingga tiga model yang dapat dikembangkan lebih lanjut sebagai dasar pembangunan model proyeksi produksi spesifik varietas. Untuk Varietas DxP Avros, produktivitas per pohon per bulan (Y) dapat diduga dari persamaan Y = 1142,85 - 0,15 × wdlag-14 + 5,77 × tlag-21 – 12,95 × rhlag-9 + 1,55 × qslag-16 – 333,18 × vpdlag-9 – 7,29 × brlag-21 – 118,80 × daun.Mglag-31 dan Y = -25,07 + 1,76 × qslag-16 – 2,62 × brlag-21 + 119,78 × daun.Mglag-31. Untuk DyP Dumpy, produktivitasnya dapat diduga dengan persamaan Y = 15,06 + 0,08 × wdlag-38 – 1,48 × mtlag-31 + 17,11 × j.pupuklag-10 dan
Keyword: climate, oil palm, agricultural practices, fertilization, production factors

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