Judul: Analysis of South Pacific Convergence Zone (SPCZ) Projections and its Influence on Rainfall in Indonesia using CMIP6 Model Data.
Abstrak: South Pacific Convergence Zone (SPCZ) merupakan zona konveksi terkuat di belahan bumi selatan yang ditandai oleh tingkat keawanan dan curah hujan yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mendapatkan proyeksi SPCZ dan pengaruhnya terhadap curah hujan di Indonesia di masa depan. Pada proses analisis, karakteristik SPCZ ditentukan menggunakan data angin zonal dan meridional luaran model CMIP6 terkoreksi (ACCESS-CM2, EC-Earth3-Veg, dan NorESM2-MM) tahun 2031-2060 pada skenario perubahan iklim tingkat menengah dan tinggi (SSP 245 dan SSP 585) yang dibandingkan dengan periode historis tahun 1981-2010. Karakteristik SPCZ yang diteliti diantaranya kekuatan konvergensi SPCZ, luas wilayah SPCZ, dan posisi SPCZ. Adapun hubungan kekuatan SPCZ dan curah hujan di Indonesia dianalisis menggunakan analisis korelasi. Hasil analisis menunjukkan kekuatan konvergensi diproyeksikan mengalami peningkatan terutama di bagian barat dan mengalami penurunan di sisi timurnya. Rata-rata kekuatan SPCZ disimulasikan mengalami peningkatan 2,36% hingga 24% pada SSP 245, sedangkan 3,5% hingga 23,5% pada SSP 585. Variabilitas luas wilayah SPCZ diproyeksikan mengalami peningkatan hingga mencapai 2,3% pada model EC-Earth3-Veg, sedangkan model lainnya mensimulaikan adanya penurunan hingga 7%. Perubahan posisi pusat latitude SPCZ disimulasikan bergerak lebih ke selatan hingga 2,1o. Sementara itu, posisi pusat longitude SPCZ diproyeksikan berpindah lebih ke barat mencapai 3,6o pada masa depan. Korelasi antara proyeksi kekuatan SPCZ dengan curah hujan di Indonesia periode tahun 2031-2060 menunjukkan terdapat perubahan dibanding periode historisnya. Pada bulan Desember-Januari-Februari (DJF), wilayah Indonesia bagian tengah yang sebelumnya memiliki korelasi positif sebesar 0,4 berubah menjadi korelasi negatif sebesar -0,2 pada sebagian besar model. Pada bulan Maret-April-Mei (MAM), wilayah Indonesia bagian tengah dan timur yang semula didominasi dengan koefisien korelasi positif sebesar 0,4 berubah menjadi korelasi negatif hingga mencapai -0,4 pada SSP 245 dan -0,5 pada SSP 585 yang menunjukkan hubungan berbalik arah yang cukup kuat. Kemudian pada bulan Juni-Juli-Agustus (JJA), di wilayah Indonesia tengah dan timur menunjukkan hubungan dengan koefisien korelasi yang tidak signifikan yang sebelumnya bernilai positif sebesar 0,2. Sementara itu, pada bulan September-Oktober-November (SON) menunjukkan adanya korelasi positif sebesar 0,4 hampir di seluruh wilayah Indonesia yang juga ditemukan pada periode historis., The South Pacific Convergence Zone (SPCZ) is the largest convection feature in the Southern Hemisphere, indicated by high level of cloudiness and precipitation. This research aims to analyze the projections variability of the SPCZ and its impact on Indonesian rainfall in the future. The projection variability of the SPCZ is determined using bias-corrected zonal and meridional wind from three model in Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (ACCESS-CM2, EC-Earth3-Veg, and NorESM2-MM) for the period of 2031-2060 under medium forcing scenarios (SSP 245) and high forcing scenario (SSP 585) compared to the historical period of 1981-2010. From these datasets, the projections of SPCZ strength, area, and centroid location are identified. The relationship between SPCZ strength and rainfall in Indonesia was analyzed using correlation analysis. Most of models simulating increases in the western part of the SPCZ and decreases on the eastern edge of the SPCZ. The changes in strength of SPCZ is increased by 2,36% to 24% under SSP 245 and 3,5% to 23,5% under SSP 585. Furthermore, the variability of SPCZ area is projected inconsistent change depending on the model climate. The variability of
Keyword: curah hujan, angin, CMIP6, konvergensi, SPCZ

Judul: Projection of Rainfall in Indonesia under Various ENSO Conditions Using CMIP6 GCM Data
Abstrak: Iklim di Indonesia mengalami anomali akibat berbagai faktor pengendali iklim dan mengalami tren perubahan akibat perubahan iklim. El Niño-Southern Oscillation (ENSO) merupakan faktor pengendali iklim terkuat yang memengaruhi variabilitas iklim di Indonesia khususnya curah hujan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan curah hujan di Indonesia pada berbagai kondisi ENSO (El Niño, La Niña dan normal) pada tahun 2031-2060 terhadap tahun 1981- 2010. Sepuluh GCMs yang tergabung dalam CMIP6 dengan tiga skenario perubahan iklim, yaitu SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5 dan SSP5.0-8.5, digunakan dalam penelitian ini. Data model dikoreksi menggunakan koreksi bias statisik agar dapat mendekati data observasi. Curah hujan klimatologis diperoleh dengan menghitung rata-rata curah hujan tahunan selama 30 tahun sedangkan curah hujan saat terjadi El Niño dan La Niña dihitung dengan analisis komposit curah hujan tahunan pada tahun-tahun terjadinya fenomena tersebut. Pada kondisi normal, curah hujan di Indonesia akan meningkat di beberapa wilayah dan menurun di beberapa wilayah lainnya. Peningkatan ini mencapai 7,6%, 8,5% dan 8,6% sedangkan penurunannya mencapai 6,7%, 7,2% dan 7,3% beruturut-turut pada skenario SSP1.0-2.6, SSP2.0- 4.5 dan SSP5.0-8.5. Pada kondisi El Niño, penurunan curah hujan yang terjadi pada periode proyeksi diproyeksikan akan menguat sebesar 1,8%, 0,2% dan 3,4% dibanding periode historisnya pada ketiga skenario yang diteliti. Penguatan ini terjadi di seluruh wilayah Indonesia, kecuali wilayah Jawa, Bali, NTB, Sulawesi Selatan serta sebagian Papua pada SSP2.0-4.5 dan bagian utara pulau Papua pada SSP5.0-8.5. Pada kondisi La Niña, peningkatan curah hujan yang terjadi pada periode proyeksi dengan skenario SSP1.0-2.6 dan SSP2.0-4.5 diproyeksikan akan melemah sebesar 0,1% dan 0,4% dari periode historisnya. Namun pada SSP5.0-8.5 peningkatan ini tidak mengalami perubahan. Wilayah-wilayah yang diproyeksikan mengalami pelemahan dampak La Niña meliputi Sumatra, Kalimantan, Sulawesi, Maluku Utara serta sebagian Jawa, Bali, Nusa Tenggara dan Papua., The climate in Indonesia is experiencing anomalies due to various climate drivers and changing trends due to climate change. El Niño-Southern Oscillations (ENSO) is the strongest climate drivers that affects climate variability in Indonesia, especially rainfall. This study aims to analyze changes of rainfall in Indonesia under various ENSO conditions (El Niño, La Niña and normal) in the future (2031-2060) respective to baseline periods (1981-2010). Ten GCMs from CMIP6 under three climate change scenarios, namely SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5 and SSP5.0-8.5, were used in this study. The model data were corrected using statistical bias correction in order to approximate the observation data. Climatological rainfall is obtained by calculating the average annual rainfall for 30 years, while rainfall during El Niño and La Niña is calculated by composite analysis of annual rainfall in the years that these phenomena occur. Under normal conditions, rainfall in Indonesia will increase in some areas and decrease in other areas. This increase reached 7.6%, 8.5% and 8.6% while the decrease reached 6.7%, 7.2% and 7.3% respectively in SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5, and SSP5.0-8.5. In El Niño conditions, the decrease in rainfall that occurs in the projection period is projected to strengthen by 1.8%, 0.2% and 3.4% compared to the historical period in the three scenarios studied. This strengthening occurred in all regions of Indonesia, except for Java, Bali, West Nusa Tenggara, South Sulawesi and parts of Papua in SSP2.0-4.5 and the northern
Keyword: Analisis komposit, El Nino, La Nina, Perubahan iklim, Shared Socioeconomic Pathways, Composite analysis, Climate change

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: