Judul: Koreksi Bias Statistik dari Model Iklim Global untuk Prediksi Indeks El Nino
Abstrak: Fenomena El Nino dapat berdampak buruk bagi Indonesia, yaitu dapat menurunkan hasil produksi di sektor pertanian. Kemunculan fenomena El Nino dapat diperkirakan dengan mengamati suhu permukaan laut di Nino 3.4. Oleh karena itu, diperlukan adanya model prediksi suhu permukaan laut di Nino 3.4 yang akurat agar dapat mengoptimalkan dalam memperkirakan kemunculan El Nino. Namun, model prediksi suhu permukaan laut di Nino 3.4 yang dirilis ECMWF masih terdapat kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoreksi bias dari model prediksi suhu permukaan laut di Nino 3.4 dari produk ECMWF dengan metode koreksi bias statistik serta mengevaluasi model prediksi sebelum dan sesudah dikoreksi. Metode koreksi bias statistik yang digunakan pada penelitian ini adalah linear scaling, variance scaling dan distribution mapping. Hasil dari penelitian ini, metode koreksi bias statistik mengoreksi model prediksi ECMWF dengan baik. Hasil penelitian lebih lanjut menunjukkan bahwa metode distribution mapping dan variance scaling merupakan metode yang paling baik dalam mengoreksi model prediksi ECMWF dibandingkan dengan metode linear scaling.
Keyword: distribution mapping, koreksi bias statistik, linear scaling, variance scaling

Judul: Predicting El Nino Index by Using Quantile Mapping Approach in Sea Surface Temperature Data
Abstrak: El Nino adalah fenomena perubahan iklim secara global yang diakibatkan oleh memanasnya suhu permukaan air laut Pasifik bagian timur. Dampak dari El Nino adalah pemanasan suhu dan berkurangnya curah hujan di Indonesia, sehingga dapat mengakibatkan kekeringan. Dampak El Nino dapat diminimalisir dengan memprediksi indikator dari parameter suhu permukaan laut di daerah Nino 3.4. Banyak peneliti telah mencoba untuk membangun model prediksi suhu permukaan air laut, salah satunya adalah ECMWF dimana Lembaga yang memproduksi dan menyebarkan model prediksi. Namun demikian, model prediksi tersebut masih mengandung beberapa bias bila dibandingkan dengan data observasi yang dihasilkan oleh HadISST. Penelitian ini bertujuan untuk mengoreksi model prediksi ECMWF di daerah Nino 3.4 menggunakan koreksi bias statistik dengan pendekatan quantile mapping. Hasil penelitian menunjukkan bahwa koreksi bias statistik mampu memperbaiki 60% mean dan 100% standar deviasi data ECMWF pada tahun 2013-2018. Selain itu, metode quantile mapping efektif digunakan untuk mengoreksi bias data prediksi ECMWF di derah Nino 3.4 pada lead time ke-1 hingga ke-4 serta pada bulan November-Juni.
Keyword: El Nino, Quantile Mapping, Statistic Correction Bias

Judul: Light Microscope Study of ConnectiveTissue in The Spleen of Common Rousette Bat (Rousettus amplexicaudatus)
Abstrak: The spleen is the largest lymphoid organ. As a secondary lymphoid organ, in addition to its immune function, the spleen also has functions as blood filtration, storage, and hematopoiesis. The spleen has different morphologies between species that support different physiological functions, one of which is the difference in the structure of the capsule and trabeculae. Capsule and trabeculae of the spleen generally consist of connective tissue and smooth muscle. The thickness of smooth muscle composed together with connective tissue in the capsule and trabecula determines the function of the spleen that is divided spleen into three storage, defense, and intermediate. Bats are the reservoir of various zoonotic diseases. Bats are thought to have unique immune systems compared to other mammals but the characteristics of its immune organs such as the spleen have never been studied before. This study was conducted to examine the characteristics of capsulae and trabecula of the Common Rousette (Rousettus amplexicaudatus).
Keyword: