Judul: Multivariate Analysis and Hotspot Modeling Based on Climate Indicators in Kalimantan Using Copula
Abstrak: Indonesia adalah negara dengan wilayah hutan yang sangat luas. Namun demikian, sejak beberapa dekade terakhir, kawasan hutan di Indonesia mengalami degradasi yang sangat serius dari segi kuantitas maupun kualitas. Salah satu faktor yang menyebabkan deforestasi tersebut adalah kebakaran hutan. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi setiap tahun telah menjadi isu nasional yang mendapat perhatian serius dari pemerintah maupun peneliti, khususnya di pulau Kalimantan. Faktor alam seperti El Niño dapat mengakibatkan berkurangnya curah hujan dan memperpanjang musim kemarau sehingga tanaman menjadi lebih kering dan mudah terbakar. Beberapa kebakaran hebat seperti pada tahun 1997 dan 2015 terjadi bertepatan dengan El Niño kuat. Pada saat ini, kebutuhan akan suatu model risiko kebakaran menjadi sangat penting dalam upaya meningkatkan sistem peringatan dini kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Sebagai langkah awal untuk mengembangkan model tersebut, diperlukan konsep tentang distribusi bersama. Salah satu pendekatan yang sering digunakan untuk menghitung distribusi bersama tersebut adalah copula. Copula sering diterapkan pada bidang keuangan, tetapi masih sangat sedikit penerapannya dalam bidang klimatologi, khususnya analisis tentang kebakaran hutan. Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini bertujuan menganalisis distribusi bersama berbasis copula antar indikator iklim maupun antara indikator iklim dan hotspot di Kalimantan, beserta perubahannya akibat pengaruh musim dan kondisi ENSO. Selanjutnya, berdasarkan distribusi bersama yang diperoleh, dibangun suatu model regresi berbasis copula untuk hotspot di Kalimantan jika diketahui indikator iklim dan kondisi ENSO yang spesifik. Penelitian ini diawali dengan mendefinisikan area rentan kebakaran di pulau Kalimantan menggunakan k-mean clustering untuk mengeliminasi daerah dengan tingkat kebakaran yang rendah. Berdasarkan hasil analisis dependensi dari masing-masing indikator iklim terhadap hotspot di area rentan kebakaran, diperoleh bahwa rataan curah hujan dua bulanan, anomali curah hujan bulanan, dan jumlah hari tanpa hujan tiga bulanan memberikan korelasi moderat untuk hotspot di Kalimantan. Data tersebut yang kemudian disebut sebagai rataan curah hujan, anomali curah hujan, dan hari tanpa hujan pada proses analisis selanjutnya. Hasil fitting parameter copula antar indikator iklim menunjukkan bahwa copula Galambos dan Gumbel asimetris merupakan copula yang paling cocok, masing-masing untuk kasus bivariat (hari tanpa hujan dan rataan curah hujan) dan trivariat (hari tanpa hujan, rataan curah hujan, dan anomali curah hujan). Distribusi bersama antara hari tanpa hujan dan rataan curah hujan menunjukkan kondisi kekeringan terburuk pada tahun 2019 lebih buruk daripada tahun 2015. Namun, dampak kekeringan pada tahun 2015 lebih terasa karena musim kemarau tahun 2015 lebih lama daripada tahun 2019. Meskipun memiliki hotspot yang hampir sama (pada bulan September), tetapi jumlah hotspot pada bulan Agustus dan Oktober jauh lebih tinggi pada tahun 2015. Berdasarkan periode ulang bersama, kemungkinan bahwa satu bulan lebih parah daripada bulan September 2019 (baik hari tanpa hujan dan rataan curah hujan) adalah 1/78 bulan jika diasumsikan kondisi iklim stasioner. Namun, kemungkinan tersebut sangat tidak pasti dikarenakan data yang terbatas. Setelah data direduksi berdasarkan musim dan kondisi ENSO, diperoleh bahwa kondisi El Niño dan La Niña tidak berpengaruh signifikan terhadap distribusi bersama antar indikator iklim pada musim hujan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa selain rataan curah hujan, kondisi hari tanpa hujan dan anomali curah hujan juga tidak terpengaruh oleh kondisi ENSO pada musim hujan. Sebaliknya, El Niño dan La Niña berpengaruh signifikan terhadap distribusi
Keyword: Copula, Drought, ENSO, Forest Fire, Hotspot

Judul: Characterization of Global Indicator  Regression Model on The Joint Pattern of Hotspot Distribution and Climate  Indicator Prediction in Kalimantan
Abstrak: Fenomena global seperti El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD) dapat meningkatkan risiko kebakaran hutan dan lahan (Karhutla). Salah satu indikator yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi Karhutla adalah hotspot. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model regresi indikator global terhadap pola bersama sebaran hotspot dan prediksi indikator iklim dan menganalisis pengaruh fenomena ENSO dan IOD terhadap hotspot di Kalimantan dengan menggunakan data bulanan dari 2001-2020. Metode optimasi digunakan untuk memaksimalkan koefisien determinasi model, sedangkan Principal Component Regression (PCR) digunakan untuk membuat model regresi. Model prediksi yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi hotspot pada bulan berikutnya menggunakan informasi masing-masing indikator dalam 2 bulan terakhir. Validasi model menggunakan 3 tahun data sebagai testing set dan 17 tahun sebagai training set menghasilkan model regresi yang memberikan koefisien determinasi lebih dari 0,5 pada data testing sebesar 31,58%. Kontribusi tertinggi terhadap parahnya musim kemarau dan jumlah hotspot di Kalimantan dipengaruhi oleh fenomena ENSO yang disusul dengan IOD., Global phenomena such as the El Nino Southern Oscillation (ENSO) and the Indian Ocean Dipole (IOD) can increase the risk of forest and land fires (Karhutla). One indicator that can be used to identify forest and land fires is a hotspot. This study aims to develop a global indicator regression model on the joint pattern of hotspot distribution and climate indicator prediction and analyze ENSO and IOD phenomena on hotspots in Kalimantan using monthly data from 2001-2020. The optimization method is employed to maximize the coefficient of model determination and the Principal Component Regression (PCR) is employed to create a regression model. The result of this study can be applied to predict hotspots in the following month using the information of each indicator in the last 2 months. The model validation using 3 years of data as a testing set and 17 years as a training set produces a regression model that provides a coefficient of determination of more than 0,5 on the testing data of 31,58%. The highest contribution to the severity of the dry season and the number of hotspots in Kalimantan is influenced by the ENSO phenomenon followed by IOD.
Keyword: ENSO, Hotspot, IOD, PCR, 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: