Judul: Model Prakiraan Cuaca Harian Memanfaatkan Luaran NWP dan Data Pengamatan Stasiun Cuaca
Abstrak: Masyarakat pengguna informasi prakiraan cuaca di Indonesia saat ini menuntut adanya prakiraan cuaca yang cepat, tepat dan dapat menjangkau wilayah yang luas dan detail hingga tingkat kabupaten serta menjangkau beberapa hari ke depan. Informasi prakiraan cuaca di Indonesia saat ini baru menjangkau Kota-kota besar dan kota kabupaten, namun hanya memprakirakan cuaca sampai satu hari ke depan. Tantangan ini yang menjadikan pentingnya pengembangan model prakiraan cuaca harian. Permasalahan yang dihadapi dalam pemberian informasi prakiraan cuaca harian oleh BMKG adalah belum adanya model prakiraan cuaca obyektif yang dapat dioperasionalkan, terutama dalam pembuatan prakiraan suhu maksimum, suhu minimum dan keadaan cuaca. Prakiraan yang dimaksud adalah prakiraan cuaca di titik stasiun dengan waktu prakiraan sampai beberapa hari ke depan. Untuk itu perlu dikembangkan model prakiraan cuaca obyektif dengan memanfaatkan luaran NWP Tujuan dari penelitian ini adalah (i) menentukan domain spasial luaran NWP, (ii) membangun model prakiraan suhu maksimum dan suhu minimum, dan (iii) kejadian hujan harian sampai empat hari ke depan di wilayah Jabodetabek. Sebagai prediktor digunakan data luaran NWP Global Forecasting System (GFS), sedangkan sebagai prediktan adalah data suhu maksimum, suhu minimum dan kejadian hujan harian di delapan Stasiun Meteorologi sekitar Jabodetabek. Model Output Statistics (MOS) adalah salah satu metoda statistical downscaling (SD) pada tahap post processing luaran Numerical Weather Prediction (NWP) untuk mendapatkan nilai prakiraan parameter cuaca di sebuah titik stasiun pengamatan. Metode ini memanfaatkan luaran NWP yang tersedia dari berbagai sumber dan data pengamatan stasiun cuaca. MOS merupakan model yang meghubungkan antara peubah prediktan y (pengamatan stasiun cuaca, seperti temperatur minimum, temperatur maksimum, kejadian hujan) dan peubah prediktor x (parameter NWP, seperti temperatur, angin dan sebagainya pada berbagai grid dan level) Data luaran NWP meliputi wilayah global yang terbagi menjadi beberapa ukuran persegi (grid). Ukuran grid data GFS yang digunakan dalam penelitian ini adalah 0,5o×0,5o lintang/bujur, sehingga satu grid mempunyai ukuran sekitar 55×55 km2. Domain spasial atau jumlah grid NWP secara total meliputi 720×360 grid, namun demikian tidak semua grid NWP akan digunakaan sebagai prediktor. Penentuan domain spasial yang optimum dalam MOS merupakan langkah awal yang sangat menentukan hasil prakiraannya. Pada tahap awal, domain spasial NWP ditentukan berukuran 8×8 grid, selanjutnya dicobakan untuk beberapa domain, yaitu berukuran 2×2, 3×3, 3×4, 4×4 dan 5×5 grid. Tiga metoda digunakan untuk menentukan domain spasial, yaitu metoda analisis korelasi spasial, singular value decomposition (SVD) dan regresi partial least square (PLSR). Analisis ketiga metoda secara umum menunjukkan hasil yang hampir sama, yaitu domain dengan ukuran 3×3 adalah yang paling baik. Analisis korelasi spasial menunjukkan luasan dengan korelasi lebih besar dari 0,4 hanya meliputi domain maksimal 3×3. Analisis SVD menunjukkan bahwa keeratan hubungan secara simultan antara data observasi dengan NWP hampir sama, yaitu pada ekspansi pertama. Sedangkan hasil verifikasi analisis PLSR menggunakan korelasi dan root mean square error (RMSE) menunjukkan bahwa grid berukuran 3×3 adalah domain terbaik. Selanjutnya domain spasial berukuran 3×3 digunakan sebagai acuan dalam pembangunan model prakiraan suhu dan kejadian hujan. Pemodelan prakiraan suhu maksimum dan minimum menggunakan metode PLSR dan Principal Component Regression (PCR), dan keduanya diterapkan dalam dua model yaitu Model I dan Model II. Pada Model I, tahap pengembangan model menggunakan prediktor luaran NWP
Keyword: numerical weather prediction, statistical downscaling, model output statistics, PLSR, PCR, MCLR, PC-MCLR

Judul: Potensi pemanfaatan keluaran model nwp untuk prediksi cuaca jangka pendek (Studi kasus: Pontianak, Pekanbaru, Semarang, Surabaya, dan Palu)
Abstrak: Numerical weather prediction (NWP) is an operational daily weather forecasting using mathematical equations by super-computer. The skill of NWP has improved significantly since it was first generated fourty years ago. The urgent needs for daily weather forecasting in Indonesia has led to the utilization of NWP model outputs to be incorporated into the forecasting scheme. NWP provides the basic guidance for weather forecasting beyond the first few hours. Unfortunately, spatial resolution of NWP model is still too rough to describe local conditions. Model output statistics (MOS) technique may be used to reduce error and increase accuracy of NWP model ouputs. The objective of this study includes the selection of the best combination of atmospheric predictors for daily precipitation, relative humidity, maximum temperature, and minimum temperature in five locations, namely, Pontianak, Pekanbaru, Semarang, Surabaya, and Palu which characterized three dominant rainfall regions in Indonesia, for the wet and dry seasons. The subsequent objective is to identify locations where NWP model outputs resemble observational data. Model outputs patterns are compared with observational data to analyze consistency, and whenever necessary some forms of correction factor is applied. The results indicate that humidity at the surface (at z=2m) and at mid-tropospheric levels (rh0 and rh8), and pressure vertical velocity at mid-tropospheric levels (vv7 and vv5) are the relevant variables for daily precipitation in all of the locations and all seasons analyzed. The most potential location to utilize NWP model is Palu. In Palu, surface air temperature (T0) and surface dew point temperature (DP0) are the relevant variables for relative humidity; humidity at the surface (rh0) is the relevant variable for maximum temperature; while surface dew point temperature (DP0) is the relevant variable for minimum temperature. Closeness of model outputs with observational data is inferred using error indicators, namely, Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE).
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penambahan Bio Adenosin Tri Phosphat terhadap Profil Kinetik dan Efektivitas Enrofloksasin dalam Mengatasi Coxiella burnetii
Abstrak: Coxiella burnetii belongs to rickettsia group living obligate intracellularly and as the agent of zoonosis Q fever. Enrofloxacine is an antibiotic in quinolon group used to treat infection of C. burnetii in chicken, goat, calve, pig, dog, cat, and horse. From ruminant practical experience, enrofloxacine if be combined with BioATP can enhance the enrofloxacine activity. Research for the effectivity of enrofloxacine and BioATP to treat C. burnetii has never been carried out. Enrofloxacine pharmacokinetic study was carried out by using simental beef as an experimental animals. The effectivity of BioATP supplementation on enrofloxacine activity to treat C. burnetii was tested by using Vero cell tissue culture. The results showed that combination of enrofloxacine and BioATP increased kinetic profile of enrofloxacine in term of onset, duration, pharmacology intensity, and bioavailaibility. Enrofloxacine had activity to treat C. burnetii with value of minimal inhibitory concentration (MIC) at 1-2 ppm and value of minimal bactericidal concentration at 4 ppm. Supplementation of BioATP improved the effectivity of enrofloxacine in treating C. burnetii.
Keyword: