Judul: Penggunaan Analisis Jaringan Syaraf (Neural Network Analysis) untuk Menyusun Model Curah Hujan di Kabupaten Ngawi Jawa Timur.
Abstrak: Di Indonesia kejadian perubahan iklim dominan mempengaruhi produksi pertanian dan ketahanan pangan. Jika dilihat dari dampak yang ditimbulkan maka prediksi unsur-unsur iklim khususnya curah hujan sangat dibutuhkan. Salah satunya adalah model prediksi curah hujan menggunakan teknik analisis jaringan syaraf. Analisis Jaringan Syaraf (Neural network Analysis) di daerah Kabupaten Ngawi Jawa Timur. Mengingat pertanian di Kabupeten Ngawi merupakan salah satu matapencaharian terbesar dan merupakan salah satu daerah sentra padi di Jawa Timur. Analisis jaringan saraf merupakan adalah suatu model analisis yang sistem pemodelannya meniru otak manusia dalam proses penyelesaian dan penyimpanan memori. Analisis jaringan syaraf atau NNA sudah banyak diterapkan untuk melakukan prediksi dalam bidang klimatologi dan hidrologi. Adapun keunggulan utama pemodelan jaringan syaraf terletak pada kemampuannya merepresentasikan hubungan-hubungan linear maupun nonlinear, terutama hubungan-hubungan nonlinear yang rumit, langsung dari data mentah. Analisis jaringan syaraf juga mampu menggambungkan antara data spasial dan temporal. Dalam penelitian ini dikembangkan model prediksi curah hujan dengan menggunakan Analisis Jaringan Syaraf (Neural network Analysis) di daerah Kabupaten Ngawi Jawa Timur. Model disusun menggunakan teknik analisis jaringan syaraf propagasi balik. Keluaran model adalah nilai curah hujan pada waktu empat bulan ke depan (Y=CHt+4), sedangkan data masukan yang digunakan adalah kode bulan (t) sebagai (X1), nilai-nilai curah hujan pada saat bulan berjalan (t) sebagai X2, nilai curah hujan pada satu bulan ke depan (t+1) sebagai X3, nilai curah hujan pada dua bulan ke depan (t+2) sebagai X4, nilai curah hujan pada tiga bulan ke depan (t+3) sebagai X5, nilai rata-rata anomali suhu muka laut Zone Nino 3.4 pada waktu t sebagai X6 dan nilai SOI pada bulan t sebagai X7. Hasil penelitian menunjukan bahwa di Stasiun Ngale dihasilkan 96 kombinasi model prediksi, model terbaik diperoleh dari kombinasi delapan simpul jumlah H (Hiden Layer) dengan nilai bobot awal 0.3, error yang dihasilkan sebesar 0.0007 atau setara dengan rata-rata kesalahan 0.4 mm, pada saat iterasi ke 1810, dan nilai R2 sebesar 87%. Di Stasiun Jogorogo model terbaik didapatkan dari kombinasi enam simpul jumlah H dengan nilai bobot awal 0.5, error yang dihasilkan sebesar 0.0009 atau setara dengan rata-rata kesalahan 0.7 mm, pada saat iterasi ke 1247 dan nilai R2 sebesar 77%. Selanjutnya model tersebut digunakan untuk prediksi curah hujan tahun 2008-2009. Curah hujan di Ngale dan Jogorogo pada tahun 2008 dan 2009 diprediksi berada pada kisaran Bawah Normal (CH ≤ 85% Rata-rata Normal) dan Atas Normal (CH ≥ 115% Rata-rata Normal) (BN-AN). Kedua Model yang dihasilkan mampu mencapai nilai-nilai ekstrim dengan lebih baik dibandingkan dengan hasil-hasil penelitian sebelumnya. Penelitian ini telah menggambarkan bahwa data curah hujan hujan empat bulan berturut-turut serta nilai anomali SST dan nilai indeks osilasi selatan (SOI) dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan pada empat bulan ke depan.
Keyword: 

Judul: Development of Probabilistic Neural Networks Models for Prediction of Rainfall Categories on Subseasonal to Seasonal Scales
Abstrak: Pengembangan model untuk memprediksi kategori curah hujan menjawab kebutuhan manusia dalam mengetahui kondisi cuaca dan iklim di masa yang akan datang. Model prediksi yang berfokus pada skala cuaca atau skala iklim dinilai tidak dapat sepenuhnya menjelaskan skala prediksi submusiman hingga musiman. Prediksi pada skala submusiman hingga musiman menjadi pengisi celah pada periode antara prediksi cuaca dan prediksi iklim. Pada penelitian ini, proses prediksi curah hujan pada periode submusiman hingga musiman dirancang untuk wilayah Kabupaten Indramayu. Perancangan model memanfaatkan beberapa parameter udara atas pada ketinggian 200 hPA dan 850 hPA yang diperoleh dari luaran General Circulation Model (GCM) S2S yang dikembangkan oleh ECMWF. Metode prediksi kategori yang dipilih untuk membangun model prediksi pada penelitian ini adalah Probabilistic Neural Networks (PNN) dengan memanfaatkan Principal Component Analysis (PCA) sebagai alat untuk melakukan reduksi dimensi pada prediktor. Data curah hujan yang digunakan untuk peubah terikat berupa data presipitasi yang dikeluarkan oleh CHIRPS. Model dievaluasi dengan menghitung akurasi model. Hasil percobaan membangun model dengan menggunakan n-component sama dengan 5 memiliki performa keseluruhan yang baik dengan rata-rata akurasi sebesar 82,177% dan waktu pelatihan model sebesar 76 menit., The development of models to predict rainfall categories answers human needs in knowing future weather and climate conditions. Prediction models that focus on the weather scale or climate scale are considered unable to fully explain the sub-seasonal to seasonal prediction scale. Predictions on a sub-seasonal to seasonal scale fill the gap in the period between weather prediction and climate prediction. In this study, the rainfall prediction process in the sub-seasonal to seasonal period was designed for the Indramayu Regency area. The model design utilizes several upper air parameters at 200 hPA and 850 hPA altitudes obtained from the General Circulation Model (GCM) S2S output developed by ECMWF. The category prediction method chosen to build the prediction model in this study is Probabilistic Neural Networks (PNN) by utilizing Principal Component Analysis (PCA) as a tool to reduce the dimensions of the predictors. The rainfall data used for the dependent variable is precipitation data issued by CHIRPS. The model was evaluated by calculating model accuracy. The experimental results of building the model using n-components equal to 5 had good overall performance with an average accuracy of 82.177% and a model training time of 76 minutes.
Keyword: Prediction, Rainfall, GCM, PNN, S2S

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