Judul: Comparison of Bias Correction Methods on ECMWF Precipitation Data as the Basis for Meteorological Drought Analysis
Abstrak: Kekeringan meteorologis disebabkan oleh curah hujan yang rendah dalam kurun waktu tertentu. Riau merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang rawan mengalami kekeringan. Analisis kekeringan dapat dilakukan dengan menghitung indeks kekeringan salah satunya menggunakan metode Standardized Precipitation Index (SPI). Menghitung SPI memerlukan data curah hujan sebagai input yang dapat diperoleh melalui data observasi ataupun data model satelit jika ketersediaan data observasi terbatas. Namun, luaran data model masih memiliki bias terhadap data observasi sehingga perlu dikoreksi sebelum digunakan. Penelitian ini bertujuan membandingkan dua metode koreksi bias pada data curah hujan model European Center for Medium Range Weather Forecast (ECMWF) di Provinsi Riau tahun 2007-2016 dan mengidentifikasi metode yang menghasilkan luaran data terbaik, yaitu memiliki korelasi tertinggi dan nilai error (RMSE) terendah terhadap curah hujan observasi. Metode koreksi bias yang digunakan yaitu Quantile Mapping dan Rasio Rata-rata. Curah hujan hasil koreksi terbaik kemudian digunakan untuk menghitung SPI. Hasil analisis menunjukkan bahwa curah hujan ECMWF yang dikoreksi menggunakan metode Rasio rata-rata memberikan hasil terbaik dibandingkan metode Quantile Mapping karena memiliki korelasi tertinggi dan RMSE terendah. Berdasarkan analisis temporal SPI di Provinsi Riau (rata-rata seluruh grid) tahun 2007-2016 menggunakan curah hujan ECMWF terkoreksi metode Rasio Rata-rata, telah terjadi kekeringan sebanyak 17 kali dengan rata-rata durasi kejadian selama 2 bulan dan durasi maksimum hingga 4 bulan. Pada bulan Oktober tahun 2015 Provinsi Riau (bagian selatan) mengalami kekeringan yang diikuti oleh kejadian IOD positif (menandakan kekeringan di Indonesia) dengan nilai SPI mencapai -1,77 dan masuk ke dalam kategori sangat kering., Meteorological drought caused by low precipitation within a certain period of time. Riau is one of the provinces in Indonesia which is prone to drought events. Drought analysis can be done by calculating the drought index named Standardized Precipitation Index (SPI). The drought index (SPI) requires precipitation data as an input that can be obtained through observation data or satellite data model if the observation data are limited. However, satellite data model has a bias against observation data and needs to be corrected before being used as an input. This study aims to compare two different bias data correction methods on European Center for Medium Range Weather Forecast (ECMWF) precipitation data in Riau Province on 2007-2016 which shows the best corrected data output (highest correlation and lowest RMSE). The bias correction method that used in this study are Quantile Mapping and Average Ratio. The best corrected output of ECMWF precipitation data then used to calculate SPI. The results of this analysis show that the Average Ratio method has the better results than Quantile Mapping method as it has a lower error value (RMSE) and higher correlation (r). Based on temporal SPI analysis in Riau Province (all grids average) on 2007-2016 using corrected ECMWF precipitation by Average Ratio method shows that there were 17 times of drought with 2 months average duration and a maximum duration is 4 months. In October 2015, Riau Province (southern area) suffered drought which was followed by positive IOD (indicating drought in Indonesia) with -1,77 SPI value and classified as the very dry category.
Keyword: average ratio, meteorological drought, quantile mapping, SPI

Judul: Analisis Kekeringan dengan Metode Standardized Precipitation Index (SPI) untuk Proyeksi ke depan Menggunakan Luaran RCM CORDEX-SEA
Abstrak: Kekeringan adalah bencana alam yang terjadi secara perlahan dan berlangsung lama hingga datangnya musim hujan. Kekeringan tidak datang secara tiba-tiba, sehingga dapat dilakukan persiapan dan kesiapsiagaan dalam menghadapi bencana kekeringan. Oleh karena itu diperlukan suatu gambaran kejadian kekeringan pada masa yang akan datang (proyeksi) peristiwa kekeringan. Hal ini dapat diperoleh dengan menghitung informasi mengenai karakteristik kekeringan dapat dicari menggunakan index kekeringan. Dalam penelitian ini, index kekeringan yang digunakan adalah Standardized Precipitation Index (SPI) merupakan salah satu index kekeringan meteorologi yang paling banyak digunakan untuk memonitor kekeringan. Untuk memonitor kekeringan dengan index SPI diperlukan data iklim yang lengkap. Probelematika kelengkapan data iklim di Indonesia masih sulit untuk diperoleh, baik dari kelengkapan panjang data mapupun dari lokasi yang di inginkan. Permasalahan mengenai data yang sering terjadi dapat diatasi dengan pemodelan iklim numerik yang saat ini sudah banyak di gunakan. (Regional Climate Models/RCM) adalah model iklim yang dapat digunakan untuk membangun data iklim jangka panjang baik data history maupun proyeksi. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan data model luaran RCM CORDEX sebelum dan sudah di koreksi bias dengan data observasi, serta melakukan analisis index kekeringan Standardized Precipitation Index (SPI) historis dan SPI proyeksi di Sumatera. Hasil yang diperoleh curah hujan model RCM sebelum di koreksi masih memiliki bias sehingga untuk mengurangi bias pada data diperlukan koreksi bias. Hasil dari analisis pola spasial perbandingan spasial SPI-1 dan SPI-3 historis di Pulau Sumatera menujukan bahwa nilai SPI-1 dan SPI-3 historis nilainya tidak sekering nilai SPI proyeksi tahun 2030. SPI-1 dan SPI-3 pada tahun 2030 skenario RCP 8.5 menunjukan hasil SPI yang lebih kering dari pada RCP 4.5. Sedangkan Histogram mengenai frekuensi kekeringan menunjukan hasil bahwa wilayah Lampung dan Sumatera Barat untuk tahun historis (2000-2005), frekuensi jumlah kekeringanya lebih sedikit daripada tahun proyeksi (2021-2030). Selain itu Histogram frekuensi kekeringan tahun proyeksi (2021-2030) dengan skenario RCP 4.5 dan 8.5 menunjukan adanya perbedaan hasil bahwa SPI-1 kejadian kekeringannya akan lebih banyak terjadi, daripada kejadian kekeringan di SPI-3 untuk wilayah provinsi Lampung dan Sumatera Barat
Keyword: Bias correction, CHIRPS, CORDEX-SEA, Rainfall

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: