Judul: Pengembangan Model Prediksi Risiko Kebakaran Hutan dan Lahan di Kalimantan Barat menggunakan Data Satelit
Abstrak: The frequency and intensity of forest and land fires in recent decades tend to increase, despite the prevention efforts have been made. In most cases, the prevention efforts were not effectice since the available early warning systems is on a daily basis or the longest is on weekly basis. The available time for the prevention is very short. This study aimed to develop seasonal fire early warning system, a system that can provide warning information with lead time of at least 1 to 3 month. With this system, it is expected that the preventive actions can be implemented more effectively. The method used was to build a hotspots prediction model based on information of sea surface temperature anomaly in the Pacific Ocean (NIÑO 3.4 region) and monthly and seasonally rainfall. Hotspots are used as an indicator to indicate the level of fire threat. Models that relate hotspot and sea surface temperature anomaly/seasonal rainfall were developed for seven land use/cover categories in two soil types, i.e. peat lands and minerals. The level of fire risk is determined based on the probability of having number of hotspot above threshold values under different condition of the sea surface temperature in the NIÑO 3.4. The threshold value is the same as the monthly average of hotspot number. The fire risk model was developed only for West Kalimantan province using hotspot data from 2001-2013 from Terra and Aqua satellites Modis. The results of the analysis suggested that the highest density of hotspots generally occured around August for non-forest land cover types of peat lands. Variability of hotspot density from July to October in this area was significantly correlated with the variability of SST anomalies in NIÑO 3.4 region with time lag of zero to two months. Based on risk matrix, it was found that the probability of having hotspot above the threshold value will be more than 50% if the the SST anomaly in NINO3.4 region was more than 0.5 oC. The probability to have hotspot number more than threshold value when the SST anomaly at lag 0, 1 and 2 month were 63%, 54% and 50% respectively. For the future research, it is suggested that the the development of hotspot forecasting model should use twophase regression techniques.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), Risk Matrix, MODIS, Land Cover, Hotspot, Forest Fire

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: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: