Judul: Pengembangan Model Prakiraan Deret Hari Kering di Jawa Barat
Abstrak: Deret hari kering (DHK) adalah kejadian tidak hujan yang terjadi beberapa hari berturut-turut dalam periode yang lama. DHK merupakan salah satu sifat iklim ekstrim yang berpengaruh besar terhadap pertanian. Di daerah tropis terjadinya DHK selama tujuh hari atau lebih mempunyai dampak yang serius terhadap tanaman. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyusun model prakiraan kejadian DHK berdasarkan prakiraan hujan musiman luaran General Circulation Model (GCM). Pada penelitian ini, deret hari kering yang dimaksud adalah kejadian deret hari kering maksimum yang terjadi pada satu tahun. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data observasi, Climate Hazard Group InfraRed Precipitation (CHIRPS) dan data GCM. Model-model yang digunakan adalah CMC1-CanCM3, CMC2-CanCM4, dan NCEP-CFSv2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi DHK dengan model CMC2-CanCM4 dan NCEP-CFSv2 mempunyai korelasi paling baik pada prediksi yang dilakukan pada bulan Mei, sedangkan untuk model CMC1-CanCM3 mempunyai nilai korelasi paling baik pada bulan April. Untuk prediksi probabilistik, model CMC1-CanCM3 menghasilkan prediksi yang tidak jauh berbeda pada periode bulan januari, Maret dan Mei, sedangkan prediksi pada bulan Februari dan Maret bervariasi antara bawah normal hingga atas normal dengan didominasi atas normal. Model CMC2-CanCM4, menghasilkan prediksi antara normal hingga atas normal, kecuali pada prediksi di bulan Maret yang didominasi bawah normal. Kemudian untuk model NCEP-CFSv2, prediksi di bulan Januari hingga Maret menghasilkan prediksi DHK di atas normal, lalu pada bulan April didominasi prediksi di bawah normal dan pada bulan Mei menghasilkan prediksi antara normal hingga bawah normal. Sebagian besar model prediksi yang digunakan dalam penelitian ini menghasilkan prediksi yang over estimate atau nilai prediksinya lebih tinggi dari nilai observasinya. Hal ini bisa saja disebabkan oleh terjadinya fenomena La Nina yang terjadi pada tahun 2010 sehingga model prediksi kurang dapat memprediksikan kejadian deret hari kering.
Keyword: dry spells, prediction, CHIRPS, GCM

Judul: Prediksi Cuaca Jangka Pendek Menggunakan Luaran Data Prediksi ECMWF pada Musim Hujan di Jawa Timur.
Abstrak: Prakiraan cuaca jangka pendek banyak dimanfaatkan untuk berbagai kepentingan, khususnya di bidang pertanian dan kegiatan sehari-hari. Oleh karena itu, diperlukan adanya prakiraan cuaca yang tepat dan akurat agar dapat mengoptimalkan kegiatan dan aktivitas harian yang dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun model prediksi cuaca jangka pendek di Provinsi Jawa Timur menggunakan luaran data prediksi European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) dengan metode Model Output Statistic (MOS). ECMWF mengeluarkan model prediksi cuaca berupa data forecast high resolution (HRES), namun masih berskala global, sehingga perlu dilakukan downscaling agar dapat diterapkan di skala lokal. MOS merupakan suatu metode downscaling yang banyak digunakan untuk mendapatkan nilai prakiraan parameter cuaca di sebuah titik stasiun pengamatan. Pada penelitian ini, pemodelan suhu maksimum, suhu minimum, dan curah hujan dilakukan menggunakan metode regresi Partial Least Square Regression (PLSR) di lima stasiun pengamatan, yakni stasiun Juanda, Kalianget, Karangploso, Perak I, dan Tretes yang terletak di Provinsi Jawa Timur. Hasil pemodelan suhu maksimum di kelima stasiun pengamatan menghasilkan luaran hasil prediksi yang cukup bagus. Korelasi di setiap stasiun pengamatan sebesar 0.92 sampai 0.98, dengan rataan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.45 oC. Hasil pemodelan suhu minimum di lima stasiun pengamatan menunjukkan korelasi sebesar 0.65 sampai 0.92, dengan rataan nilai RMSE sebesar 0.52 oC. Sementara itu, untuk model prediksi curah hujan di lima stasiun pengamatan menunjukkan korelasi yang beragam mulai dari 0.68 sampai 0.92. Nilai koefisien determinasi dari model curah hujan yang dibangun dengan curah hujan observasi bervariasi mulai dari 47% sampai 85%. Validasi model menggunakan p-value menghasilkan keputusan bahwa semua model prediksi yang telah dibangun menghasilkan luaran yang baik.
Keyword: korelasi, MOS, PLSR, p-value, RMSE

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