Judul: Optimalization Regional and Global Climate Predictors for Development of Model for Prediction of of Rainy Season over Rice Production in Northern Coast of West Java Province.
Abstrak: Tantangan terbesar di daerah tropis adalah bagaimana mendapatkan model prediksi iklim yang mempunyai akurasi yang tinggi dan konsisten. Iklim Indonesia tidak hanya dipengaruhi oleh iklim lokal tetapi juga sangat dipengaruhi oleh iklim regional dan global seperti aktivitas ElNiño Southern Oscillation (ENSO) yang berada di lautan Pasifik, Southern Oscillation Index (SOI) dan Indian Ocean Dipole Mode (IOD) di lautan India sebelah barat Sumatera serta suhu muka laut (SST) yang belakangan ini diketahui juga mempengaruhi musim di Indonesia. Parameter tersebut telah dijadikan sebagai prediktor model prediksi musim hujan baik secara tunggal maupun gabungan tetapi akurasi hasil luaran model prediksi tersebut masih belum konsisten., In tropical areas of the greatest challenges for climate prediction models is how to develop a model with a high level prediction accuracy due to the complexity of the climate system and the interaction between local conditions, regional and global. Rainfall in Indonesia is influenced by many factor, the main factor is the monsoon circulation. Disturbance in the monsoon often associated with impaired local, regional and global levels. Three phenomena that often affect the rainfall are SST Indonesia, Indian Ocean Dipole Mode and El Nino or La Nina.
Keyword: Seasonal prediction model, Sasonal predictors, PCR, Stepwise regression, Paddy production, Rice Production, Global climate predictors, Linier regression, Global circulation models

Judul: Development of a Rainy Season Length Prediction Model in Java Island Using Convolutional Neural Network
Abstrak: Pertanian di Pulau Jawa sangat dipengaruhi oleh variabilitas iklim musiman. Prediksi panjang musim hujan sangat penting untuk perencanaan pertanian dan pengelolaan sumber daya air. Studi ini bertujuan mengembangkan model prediksi panjang musim hujan di Pulau Jawa menggunakan Convolutional Neural Network dan mengevaluasi model tersebut. Prediktor yang digunakan adalah empat data curah hujan luaran North American Multi-Model Ensemble dengan issued time Bulan Juni, Juli, Agustus, dan September serta lead time Bulan September hingga Mei. Penelitian ini berhasil mengembangkan prediksi panjang musim hujan di Pulau Jawa menggunakan CNN. Korelasi Pearson bernilai 0,38 hingga 0,51 dengan nilai korelasi tinggi terjadi pada issued time Bulan Juni di Jawa Timur. RMSE bernilai 3,29 hingga 3,80 dengan nilai berada di Jawa Barat bagian selatan. Standar deviasi ternormalisasi bernilai 0,68 hingga 0,94 dengan nilai terbaik berada di Jawa Barat dan Jawa Tengah. Model memiliki kemampuan moderat dalam menangkap hubungan linear antara data aktual dan prediksi tetapi kurang dalam menangkap nilai ekstrem dari data aktual. Hasil skill score cenderung merata di seluruh pulau dengan model CanSIPS-IC3 memiliki skill yang terbaik. Perbandingan panjang musim hujan menunjukkan bahwa prediksi model cenderung mengikuti pola aktualnya tetapi terdapat beberapa perbedaan nilai prediksi yang overestimate ataupun underestimate daripada nilai aktualnya., Agriculture on Java Island is highly influenced by seasonal climate variability. Predicting the length of the rainy season is crucial for agricultural planning and water resource management. This study aims to develop a rainy season length prediction model in Java Island using a convolutional neural network and evaluate the model. The predictors used are four rainfall data outputs from the North American Multi-Model Ensemble with issued times in June, July, August, and September and lead times from September to May. This research successfully developed a rainy season length prediction model in Java Island using a CNN. Pearson correlation values ranged from 0.38 to 0.51, with high correlation values occurring at the issued time of June in East Java. RMSE values ranged from 3.29 to 3.80, with the highest values located in the southern part of West Java. Normalized standard deviation values ranged from 0.68 to 0.94, with the best values found in West Java and Central Java. The model has a moderate ability to capture the linear relationship between actual and predicted data but is less effective in capturing extreme values from the actual data. The skill score results tend to be evenly distributed across the island, with the CanSIPS-IC3 model having the best skill. A comparison of the rainy season length shows that the model's predictions tend to follow the actual pattern, but there are some differences in predicted values that are overestimated or underestimated compared to the actual values.
Keyword: deep learning, evaluasi performa, liebmann, model output statistic, north american multi-model ensemble

Judul: Telaah Histopatologi Urolithiasis Pada Kucing
Abstrak: Urolithiasis adalah suatu keadaan dimana ditemukannya batu di dalam saluran urinaria. Batu tersebut dibentuk dalam pelvis ginjal dan bergerak turun sepanjang ureter kemudian masuk ke dalam vesika urinaria dan uretra. Penulisan ini bertujuan untuk mempelajari lebih dalam secara histopatologi tentang kasus kematian seekor kucing dengan urolithiasis yang dinekropsi di Laboratorium Patologi FKH-IPB. Pemeriksaan patologi anatomi menemukan adanya fokal atelektasis paru, dilatasi ventrikel kiri jantung, hidrothoraks, hidroasites, ginjal pueat dan batu-batu berbagai ukuran dengan diameter 0,1-0,5 em pada vesika urinaria yang berdarah. Pada pengamatan histopatologi menunjukkan pembendungan semua organ, nephritis interstitialis kronis disertai bentukan mikrokista dan endapan mineral pada lumen tubuli dan sistitis nekrotik disertai pendarahan yang meluas. Pemeriksaan pada organ paru-paru ditemukan lumen alveolus sebagian mengempis dan sebagian lagi meluas. Dinding alveol menebal akibat adanya akumulasi eritrosit. Sedikit koloni bakteri tampak dalam lumen usus, bercampur dengan epitel usus yang terlepas di ujung viii. Hati mengalami pembendungan, ruangan sinusoid tampak meluas. Beberapa megakariosit tampak di dalam pulpa merah yang menunjukkan adanya aktivitas hematopoetis. Organ jantung tidak menunjukkan adanya perubahan histopatologi yang spesifik.
Keyword: