Judul: Gambaran Resistensi Bakteri Klebsiella sp. Isolat dari Burung Hantu terhadap Beberapa Antibiotik
Abstrak: Klebsiella sp. merupakan bakteri Gram negatif yang ditemukan dalam saluran cerna berbagai jenis hewan, salah satunya burung hantu. Burung hantu saat ini banyak dijadikan sebagai hewan peliharaan sehingga burung liar ini mulai terpapar dengan antibiotik sebagai salah satu cara pengobatan apabila burung ini sakit. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh gambaran resistensi bakteri Klebsiella sp. asal burung hantu terhadap beberapa antibiotik yang beredar di Indonesia. Uji resistensi dilakukan dengan menggunakan metode difusi cakram menurut Kirby Bauer. Antibiotik yang diujikan yaitu streptomisin, asam nalidiksat, ampisilin, doksisiklin, gentamisin, serta tetrasiklin. Hasil penelitian menunjukkan kedua isolat bakteri Klebsiella sp. asal burung hantu bersifat resisten terhadap antibiotik ampisilin. Kedua isolat menunjukkan sensitivitas terhadap antibiotik doksisiklin, gentamisin, dan tetrasiklin. Sementara itu, pengujian terhadap streptomisin dan asam nalidiksat menunjukkan hasil yang berbeda antara kedua isolat. Berdasarkan uji resistensi yang telah dilakukan, antibiotik doksisiklin, gentamisin, dan tetrasiklin masih dapat menjadi pilihan penggunaan terapi untuk mengobati penyakit yang disebabkan oleh Klebsiella sp..
Keyword: antibiotik, burung hantu, Klebsiella sp., resistensi

Judul: Uji Kepekaan Antibiotik Terhadap Staphylococcus Koagulase Negatif (CoNS) Swab Kloaka Burung Hantu Asal Depok.
Abstrak: Burung hantu merupakan burung pemangsa nokturnal yang saat ini banyak dijadikan hewan peliharaan di Indonesia. Namun, informasi terkait penyakit dan pengobatan burung hantu masih sangat terbatas sehingga apabila burung hantu terjangkit penyakit, maka antibiotik digunakan sebagai pilihan utama untuk pengobatan. Pengawasan penggunaan antibiotik di Indonesia juga masih lemah sehingga masyarakat dapat dengan mudah memperoleh antibiotik, hal ini merupakan salah satu faktor penyebab terjadinya resistensi antibiotik. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui kepekaan bakteri Staphylococcus Koagulase Negatif (CoNS) dari swab kloaka satu ekor Javan Owlet dan dua ekor Buffy Fish Owl yang berasal dari penangkaran burung hantu di Depok terhadap lima jenis antibiotik. Pengujian resistensi antibiotik dilakukan dengan menggunakan metode Kirby Bauer test. Hasil penelitian menunjukkan bakteri CoNS dari swab kloaka satu ekor Javan Owlet dan satu ekor Buffy Fish Owl resisten terhadap eritromisin, namun kedua isolat ini masih sensitif terhadap gentamisin, siprofloksasin, doksisiklin dan tetrasiklin. Untuk isolat ketiga yang berasal dari satu ekor Buffy Fish Owl masih sensitif terhadap kelima antibiotik yang diujikan.
Keyword: resistensi antibiotikantibiotic resistance, buffy fish owl, CoNS, javan owlet

Judul: Prediction Model Development Madden Julian Oscillation (MJO) based on the results of data analysis Real Time Multivariate MJO (RMM1 and RMM2).
Abstrak: Background of this research is the importance of study on the Madden Julian Oscillation, the dominant oscillation in the equator area. MJO cycle showed by cloud cluster growing in the Indian Ocean then moved to the east and form a cycle with a range of 40-50 days and the coverage area from 10N-10S. Method that used to predict RMM is Box-Jenkins based on ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) statistical analysis. The data used RMM daily data period 1 March 1979 –1 March 2009 (30 years). RMM1 and RMM2 is an index for monitoring MJO. This is based on two empirical orthogonal functions (EOFs) from the combined average zonal 850hPa wind, 200hPa zonal wind, and satellite-observed Outgoing Longwave Radiation (OLR) data. The results in form of the Power Spectral Density (PSD) graph Real Time Multivariate MJO (RMM) and long wave radiation (OLR = Outgoing Longwave Radiation) at the position 100°BT, 120°BT, and 140°BT that show the wave pattern (spectrum pattern) and clearly shows the oscillation periods. There is a close relation between RMM1 with OLR at the position 100oBT that characterized the PSD value about 45 day. Through Box-Jenkins method, the prediction model that close to time series data of RMM1 and RMM2 is ARIMA (2,1,2), that mean the forecasts of RMM data for the future depending on one time previously and the error one time before. Prediction model for RMM1 is Zt = 1.681 Z t-1 – 0.722 Z t-2 + 0.041 Zt-3 - 0.02 at-1 - 0.05 at-2.. Prediction model for RMM2 is Zt = 1.714 Zt-1 – 0.764 Zt-2 - 2 + 0.05 Zt-3 - 0.109 at-1 - 0.05 at- 2.. The flood case in Jakarta January-February 1996 and 2002 are one of real evidence that made the MJO prediction important. MJO with active phase dominant cover almost the entire Indonesia west area at that moment. Keywords: MJO, RMM1 and RMM2, OLR, Power Spectral Density, ARIMA, Rainfall
Keyword: