Judul: Skenario Perubahan Iklim Ekstrem di Indonesia berdasarkan Multi-Model Ensemble Downscaling
Abstrak: Indonesia sebagai salah satu negara di kawasan tropis diproyeksikan akan mengalami peningkatan frekuensi dan intensitas kejadian hujan ekstrem pada akhir abad ini. Kajian terkait kejadian iklim ekstrem perlu dilakukan karena memiliki implikasi yang sangat luas untuk manusia dan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis skenario perubahan iklim ekstrem di masa depan menggunakan pendekatan Bias Correction untuk wilayah Indonesia dengan memanfaatkan data indeks ekstrem dari Multi-Model Ensemble Downscaling. Curah hujan ekstrem pada periode historis dan perubahannya di masa depan akan dikaji menggunakan suatu set indeks iklim ekstrem yang dihitung dari 16 GCM (Global Circulation Model) untuk Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). Resolusi spasial yang kasar dari data model luaran CMIP5 (dengan skenario iklim Representative Concentration Pathway 4.5/RCP 4.5) dikoreksi secara statistik dengan data CHIRPS-2.0 menggunakan pendekatan quantile mapping. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa teknik quantile mapping menampilkan pola PDF (Probability Density Function) proyeksi yang serupa dengan observasi untuk jumlah curah hujan maksimum periode satu dan lima hari (Rx1Day dan Rx5day), sedangkan cenderung underestimate untuk indeks CDD, CWD, R10mm dan R20mm. Indeks ekstrem yang sudah dikoreksi menunjukkan adanya peningkatan kejadian hujan ekstrem secara spasial pada sebagian besar wilayah Indonesia khususnya di Pulau Sulawesi, Papua, serta wilayah selatan Pulau Sumatera dan Kalimantan. Time series anomali dari seluruh indeks menunjukkan adanya peningkatan yang tidak signifikan pada tren di samping ketidakpastian yang beragam di masa depan. Kajian lebih lanjut perlu dilakukan mengingat adanya ketidakpastian yang cukup besar pada periode proyeksi. Selain itu, aksi adaptasi dan pengelolaan risiko bencana harus ditingkatkan agar kerugian yang ditimbulkan dapat dikurangi.
Keyword: CMIP5, downscaling, ETCCDI, extreme indices, multi-model ensemble

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: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography