Judul: Pemodelan Koreksi Bias Statistik untuk Prakiraan Curah Hujan untuk Studi Kasus di Pulau Bali
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara beriklim tropis yang secara astronomis terletak antara 6oLU sampai 11oLS dan antara 95oBB sampai 141o BT serta melintasi garis katulistiwa. Curah hujan di wilayah tropis merupakan salah satu unsur iklim yang paling tinggi keragamannya. Curah hujan merupakan unsur iklim yang sangat berpengaruh terhadap sektor pertanian. Keteraturan pola dan distribusi hujan sangat menentukan bagi berlangsungnya aktivitas pertanian. Namun kondisi ini akan mengalami gangguan jika terjadi fenomena iklim ekstrim seperti ekstrim kering (El Nino) dan ekstrim basah (La Nina). Fenomena iklim ekstrim ini dapat menyebabkan pola curah hujan menyimpang dari kondisi normal. Penyimpangan pola curah hujan sebagai akibat dari terjadinya fenomena iklim ekstrim ini sering kali menimbulkan kerugian di bidang pertanian. Curah hujan yang mengalami penurunan akan diikuti oleh peningkatan suhu udara, hal tersebut dapat menyebabkan kegagalan panen akibat kekeringan. Di sisi lain, curah hujan yang tinggi menyebabkan kerusakan tanaman karena kelebihan air atau banjir selain akibat dari meningkatnya serangan hama dan penyakit tanaman. Dalam usaha mengantisipasi akibat buruk tersebut, dibutuhkan informasi mengenai prediksi dari pola curah hujan. Metode yang dapat digunakan untuk memodelkan pola curah hujan adalah metode Statistical Bias Correction. Metode ini digunakan untuk melihat hubungan antara model curah hujan observasi dan model curah hujan prediksi. Melalui hubungan antara kedua model tersebut didapatkan sebuah informasi bias curah hujan dalam bentuk nilai transfer yang berguna untuk memperbaiki distribusi bias dari model prediksi yang akan datang sebagai model prediksi baru dengan pendekatan quantile mapping. Pendekatan ini digunakan pada studi kasus di Pulau Bali, yakni pada wilayah Banyupoh, Baturiti, Kubu, Kubutambahan, Negara, Ngurahrai, Sanglah, dan Singaraja pada rentang tahun 1996-2016. Data yang digunakan pada penelitian ini, yaitu data observasi dan prediksi tahun 1996-2015 serta data prediksi tahun 2016 untuk pemodelan; dan data observasi tahun 2016 untuk mengevaluasi model yang telah dikoreksi. Data tersebut merupakan data model curah hujan reforecast dari ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) dan data observasi dari BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika). Data model curah hujan reforecast ini masih berbentuk grid, sehingga dalam penelitian ini digunakan metode interpolasi dan pendekatan titik terdekat untuk proses ekstraksi data agar diperoleh data yang bertipe sama dengan data curah hujan observasi. Tahap awal penelitian ini adalah dengan mengindentifikasi distribusi dari data yang digunakan. Proses identifikasi distribusi data ini perlu dilakukan untuk menentukan nilai CDF (cumulative density function) yang akan digunakan pada proses koreksi bias, yakni dengan melihat hubungan antara model curah hujan observasi dan model curah hujan prediksi histori dengan bentuk hubungannya adalah CDFobservasi(𝑦�������) = CDFprediksi(𝑥�������). Model curah hujan observasi dan model curah hujan prediksi yang dimaksud adalah model yang dibentuk dari data curah hujan observasi dari BMKG dan data curah hujan reforecast dari ECMWF pada tahun 1996-2015. Dari hubungan kedua buah model ini didapatkan suatu nilai transfer yang selanjutnya digunakan untuk mengoreksi model curah hujan prediksi yang akan datang, yakni model curah hujan pada tahun 2016 sehingga hasil akhir proses ini dihasilkan sebuah model curah hujan baru yang telah dikoreksi berdasarkan informasi dari kejadian histori. Proses koreksi bias ini dilakukan untuk kejadian setiap bulan pengamatan, yakni bulan Januari hingga Desember. Sebagai hasilnya, penggunaan metode koreksi bias dalam mengoreksi
Keyword: curah hujan, iklim, koreksi bias, prediksi, quantile mapping

Judul: Pemodelan Statistical Downscaling Dengan Regresi Kuantil Regularisasi Gulud Dan Elastic-Net Untuk Pendugaan Curah Hujan Di Indramayu
Abstrak: Indonesia yang terletak antara 6o LU sampai 11o LS dan antara 95o BT sampai 141o BT, dan dilintasi garis khatulistiwa memiliki iklim tropis dengan keragaman curah hujan yang besar. Hal tersebut dapat menyebabkan peningkatan atau penurunan curah hujan secara ekstrim. Curah hujan ekstrim dapat menimbulkan dampak buruk pada berbagai sektor, salah satunya adalah sektor pertanian karena dapat merusak tanaman. Indonesia merupakan negara agraris yang cukup maju sektor pertaniannya. Salah satu hasil pertanian terpenting di Indonesia adalah padi, yang banyak dihasilkan di wilayah Pulau Jawa. Kabupaten Indramayu merupakan salah satu penghasil padi terbesar di Jawa Barat yang berpotensi besar terkena dampak buruk adanya curah hujan ekstrim. Pemodelan curah hujan tersebut perlu dilakukan untuk menghindari dampak buruk yang mungkin terjadi. Regresi kuantil adalah suatu teknik yang dapat digunakan untuk memodelkan curah hujan ekstrim. Regresi kuantil dapat mengukur efek peubah penjelas pada berbagai nilai kuantil sebaran data. Pembentukan model regresi tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan data luaran dari General Circulation Models (GCM). Akan tetapi, GCM menghasilkan data berskala global, sehingga sulit memperoleh informasi berskala lokal secara langsung. Suatu teknik yang dapat digunakan untuk menghubungkan data berskala global dengan data berskala lokal disebut dengan downscaling. Statistical downscaling (SD) adalah salah satu teknik downscaling yang menetapkan hubungan fungsional antara data curah hujan dengan data luaran GCM. Karakteristik data GCM selain berskala global adalah terdapat multikolinieritas antar gridnya. Hal tersebut menyebabkan data GCM tidak dapat digunakan secara langsung dalam memodelkan curah hujan sebelum multikolinieritas diatasi. Metode yang sering digunakan untuk mengatasi multikolinieritas adalah analisis komponen utama atau analisis komponen utama fungsional. Selain metode tersebut, multikolinieritas juga dapat diatasi menggunakan regularisasi gulud, lasso, atau elastic-net (gabungan dari regularisasi gulud dan lasso). Regularisasi gulud mengatasi multikolinieritas dengan membuat nilai koefisien peubah penjelas menjadi sangat kecil mendekati nol. Regularisasi lasso dapat membuat koefisien tersebut bernilai nol sehingga peubah penjelas yang bersesuaian dapat dikeluarkan dari model. Keunggulan tersebut membuat lasso dapat menghasilkan model dengan peubah penjelas yang lebih sedikit dan mempermudah interpretasi. Akan tetapi, ketika banyaknya pengamatan lebih besar daripada banyaknya peubah penjelas, regularisasi gulud tetap memberikan hasil prediksi yang lebih baik. Pada penelitian ini digunakan regularisasi gulud dan elastic-net pada regresi kuantil untuk prediksi curah hujan ekstrim. Pemodelan tersebut dilakukan dengan menggunakan data curah hujan pada ZOM 79 Kabupaten Indramayu tahun 1981-2013 digunakan sebagai peubah respon dan data presipitasi GCM sebagai peubah penjelas. Sebelum pembentukan model, pada data GCM dilakukan pergeseran waktu untuk mendapatkan peubah penjelas yang berkorelasi tinggi dengan peubah respon. Selanjutnya data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pemodelan (tahun 1981-2012) untuk membangun model dan data validasi (tahun 2013) untuk validasi. Langkah awal yang dilakukan dalam membangun model adalah menentukan nilai parameter regularisasi yang optimum. Penentuan parameter regularisasi gulud dan elastic-net yang optimum dilakukan dengan menggunakan metode validasi silang (CV). Selanjutnya, pemodelan dilakukan untuk pendugaan nilai-nilai curah hujan pada nilai-nilai kuantil ke-0.75, ke-0.90, dan ke-0.95. Hasil pemodelan regresi kuantil gulud dan kuantil elastic-net dapat digunakan untuk prediksi curah hujan tinggi yang terjadi pada Bulan Januari (kuantil ke-0.75) dan Bulan Desember (kuantil ke-0.90) dengan baik. Nilai prediksi dan nilai aktual curah hujan memiliki pola yang sama serta konsisten pada berbagai
Keyword: general circulation model, regresi kuantil, regularisasi elastic-net, regularisasi gulud, statistical downscaling

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