Judul: Pengembangan Model Prediksi Iklim Musiman Melalui Integrasi Makro Ncl Dalam Sistem Informasi Iklim Berbasis Web
Abstrak: Pada penelitian ini, dikembangkan perangkat lunak prediksi iklim musiman berbasis web. Perhitungan model prediksi dilakukan dengan menggunakan metode Principal Component Regression (PCR) yang kode programnya disusun menggunakan perangkat lunak NCAR Command Language (NCL). Sebagai input prediksi, digunakan data curah hujan luaran dari tiga model iklim global (Global Climate Model, GCM) yang terdapat di dalam North American Multi Model Ensemble (NMME). Ketiga model tersebut yaitu model GCM CMC1-CanCM3, CMC2-CanCM4 dan NCEP-CFSv2. Penelitian ini menggunakan data curah hujan observasi CHIRPS versi 2.0 sebagai prediktan untuk penyusunan model prediksi. Hasil pengujian metode PCR dengan NCL menunjukkan prediksi yang baik pada curah hujan bulanan di musim kemarau, yaitu untuk bulan July dan Oktober. Pola spasial curah hujan hasil prediksi pada kedua bulan tersebut mendekati pola observasi. Sebaliknya, pola curah hujan bulanan pada musim hujan untuk ketiga model menunjukkan hasil yang berbeda pada sebagian wilayah di Indonesia. Pada hasil skill model menggunakan korelasi Pearson juga menunjukkan nilai korelasi yang baik pada prediksi bulan kering terutama di wilayah Kalimantan dan Sumatra di semua model. Nilai korelasi Pearson tersebut memiliki nilai yang tinggi pada lead month 1 dan cenderung menurun pada lead month 2 dan 3. Nilai korelasi Pearson tertinggi terdapat pada model CMC1-CanCM3 sebesar 0.215. Selain korelasi, juga dilihat nilai anomali curah hujan yang menunjukkan nilai yang rendah pada bulan Juli sehingga mendekati nilai observasi. Sedangkan hasil prediksi bulan Januari nilai anomalinya cenderung lebih tinggi dari observasi.
Keyword: NCL, Sistem infomasi iklim, PCR, Model iklim NMME

Judul: Development of Probabilistic Neural Networks Models for Prediction of Rainfall Categories on Subseasonal to Seasonal Scales
Abstrak: Pengembangan model untuk memprediksi kategori curah hujan menjawab kebutuhan manusia dalam mengetahui kondisi cuaca dan iklim di masa yang akan datang. Model prediksi yang berfokus pada skala cuaca atau skala iklim dinilai tidak dapat sepenuhnya menjelaskan skala prediksi submusiman hingga musiman. Prediksi pada skala submusiman hingga musiman menjadi pengisi celah pada periode antara prediksi cuaca dan prediksi iklim. Pada penelitian ini, proses prediksi curah hujan pada periode submusiman hingga musiman dirancang untuk wilayah Kabupaten Indramayu. Perancangan model memanfaatkan beberapa parameter udara atas pada ketinggian 200 hPA dan 850 hPA yang diperoleh dari luaran General Circulation Model (GCM) S2S yang dikembangkan oleh ECMWF. Metode prediksi kategori yang dipilih untuk membangun model prediksi pada penelitian ini adalah Probabilistic Neural Networks (PNN) dengan memanfaatkan Principal Component Analysis (PCA) sebagai alat untuk melakukan reduksi dimensi pada prediktor. Data curah hujan yang digunakan untuk peubah terikat berupa data presipitasi yang dikeluarkan oleh CHIRPS. Model dievaluasi dengan menghitung akurasi model. Hasil percobaan membangun model dengan menggunakan n-component sama dengan 5 memiliki performa keseluruhan yang baik dengan rata-rata akurasi sebesar 82,177% dan waktu pelatihan model sebesar 76 menit., The development of models to predict rainfall categories answers human needs in knowing future weather and climate conditions. Prediction models that focus on the weather scale or climate scale are considered unable to fully explain the sub-seasonal to seasonal prediction scale. Predictions on a sub-seasonal to seasonal scale fill the gap in the period between weather prediction and climate prediction. In this study, the rainfall prediction process in the sub-seasonal to seasonal period was designed for the Indramayu Regency area. The model design utilizes several upper air parameters at 200 hPA and 850 hPA altitudes obtained from the General Circulation Model (GCM) S2S output developed by ECMWF. The category prediction method chosen to build the prediction model in this study is Probabilistic Neural Networks (PNN) by utilizing Principal Component Analysis (PCA) as a tool to reduce the dimensions of the predictors. The rainfall data used for the dependent variable is precipitation data issued by CHIRPS. The model was evaluated by calculating model accuracy. The experimental results of building the model using n-components equal to 5 had good overall performance with an average accuracy of 82.177% and a model training time of 76 minutes.
Keyword: Prediction, Rainfall, GCM, PNN, S2S

Judul: Studi Kasus Liver Neoplasia pada Anjing Shih Tzu
Abstrak: Liver neoplasia is the excessive and uncontrolled replication of hepatocytes that forms nodules visible in ultrasonography. The purpose of this study is to study and discuss the characteristic, diagnosis and treatment of liver neoplasm through the interpretation of ultrasonography and hematology in a Shih Tzu dog. Ultrasonography is conducted with a Chison Q8 ultrasound machine with a 5 to 7 MHz frequency convex probe on lateral recumbency. The blood cells, liver enzymes and nodules sizes were the main parameters in this study. The results in the period of three years from 2021 to 2023 were interpreted and supported with secondary data sources. The Shih Tzu dog is 14 years old in the year 2023 with a body weight of 5.21kg. No obvious clinical signs were observed during previous examinations. However, lethargy, vomiting and anorexia were recorded in its latest examination. Thrombocytosis, granulocytosis, high liver enzymes and hypoglycemia, which are some of the neoplastic clinical manifestations were also presented by this patient. Besides, liver neoplasm, spleen neoplasm and biliary sludge were the sonogram findings of this patient. The liver and spleen neoplasm was observed stable, while the biliary sludge volume fluctuated. The treatment strategy recorded is Ondansetron, Samylin®, Ornipural and Ursodeoxycholic acid.
Keyword: Blood biochemistry profile, Hematology, Liver Neoplasia, Shih Tzu, Ultrasonography