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: Pengaruh Penambahan Bio Adenosin Tri Phosphat terhadap Profil Kinetik dan Efektivitas Enrofloksasin dalam Mengatasi Coxiella burnetii
Abstrak: Coxiella burnetii belongs to rickettsia group living obligate intracellularly and as the agent of zoonosis Q fever. Enrofloxacine is an antibiotic in quinolon group used to treat infection of C. burnetii in chicken, goat, calve, pig, dog, cat, and horse. From ruminant practical experience, enrofloxacine if be combined with BioATP can enhance the enrofloxacine activity. Research for the effectivity of enrofloxacine and BioATP to treat C. burnetii has never been carried out. Enrofloxacine pharmacokinetic study was carried out by using simental beef as an experimental animals. The effectivity of BioATP supplementation on enrofloxacine activity to treat C. burnetii was tested by using Vero cell tissue culture. The results showed that combination of enrofloxacine and BioATP increased kinetic profile of enrofloxacine in term of onset, duration, pharmacology intensity, and bioavailaibility. Enrofloxacine had activity to treat C. burnetii with value of minimal inhibitory concentration (MIC) at 1-2 ppm and value of minimal bactericidal concentration at 4 ppm. Supplementation of BioATP improved the effectivity of enrofloxacine in treating C. burnetii.
Keyword: