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: Statistical Downscaling Dengan Sebaran Pareto Terampat Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim (Studi Kasus Curah Hujan Kabupaten Indramayu Tahun 1979-2008).
Abstrak: Indonesia memiliki iklim tropis dengan keragaman suhu kecil, namun keragaman curah hujan cukup besar, sehingga curah hujan merupakan unsur iklim yang penting untuk diamati terkait dengan perubahan iklim. Perubahan iklim dapat meningkatkan kejadian curah hujan ekstrim yang berdampak banjir, sehingga merendam lahan pertanian. Oleh karena itu, untuk mengantisipasinya diperlukan informasi dini mengenai prediksi curah hujan ekstrim, antara lain dengan statistical downscaling. Statistical Downscaling (SD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara data berskala global dengan data berskala lokal yaitu antara data luaran Global Circulation Model (GCM) dengan data curah hujan di stasiun cuaca. Namun dalam pemodelan SD ini perlu memperhatikan curah hujan ektrim. Penentuan nilai ekstrim dapat dilakukan menggunakan blok maksima yang nilainya akan mengikuti sebaran nilai ekstrim terampat (generalized extreme value, GEV). Namun metode ini tidak efektif karena akan banyak pengamatan terbuang, sehingga penentuan nilai ekstrim dilakukan dengan nilai ambang (threshold). Nilai-nilai di atas nilai ambang akan mengikuti Sebaran Pareto Terampat (Generalized Pareto Distribution, GPD). Tujuan penelitian ini adalah memodelkan data curah hujan dengan data luaran GCM menggunakan regresi Sebaran Pareto Terampat (GPD) untuk memprediksi curah hujan ekstrim di wilayah Kabupaten Indramayu. Penelitian ini, menggunakan data curah hujan lokal di kabupaten Indramayu dari tahun 1979 sampai tahun 2008 sebagai peubah respon. Data luaran GCM pada posisi wilayah 1.25°LS-18.75°LS dan 101.25°BT-118.75°BT, yang terdiri dari 8×8 grid. Data luaran GCM memiliki karakteristik non linier, berdimensi tinggi, dan multikolinieritas sehingga diperlukan analisis komponen utama (AKU). Pada regresi GPD, komponen utama merupakan peubah prediktor. Data dibagi menjadi dua, yaitu data tahun 1979-2007 sebagai data training untuk menyusun model dan data tahun 2008 sebagai data testing untuk validasi model. Data training dibagi berdasarkan empat musim yaitu, musim hujan (Desember, Januari, Februari), peralihan musim hujan-kemarau (Maret, April, Mei), kemarau (Juni, Juli, Agustus), peralihan kemarau hujan (September, Oktober, November). Penentuan batas ambang menggunakan Mean Residual Life Plot (MRLP). Nilainilai di atas batas ambang diuji kesesuaian sebarannya dengan uji Kolmogorov- Smirnov. Pendugaan parameter pada regresi GPD menggunakan metode kemungkinan maksimum dengan metode optimasi Nelder-Mead. Jumlah komponen yang digunakan sebanyak 4 komponen dengan tingkat keragaman sebesar 96.6%. MRLP menghasilkan batas ambang sebesar 145 untuk keseluruhan data. Pada pembagian empat musim diperoleh nilai ambang untuk bulan hujan (Des, Jan, Feb) sebesar 145, bulan peralihan hujan-kemarau (Mar, Apr, Mei) sebesar 100, musim kemarau (Jun, Jul, Agu) sebesar 10 dan musim peralihan kemarau-hujan (Sep, Okt, Nov) sebesar 45. Hasilnya menunjukkan bahwa model terbaik adalah model yang membagi empat musim dengan nilai RMSEP terkecil untuk kuantil 75, 90, 95 adalah 78.71, 93.63, 106.54. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa prediksi curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu pada bulan Januari tidak mengikuti pola aktualnya, namun secara umum pola hasil dugaan mirip dengan pola data aktualnya. Musim peralihan dan musim kemarau dapat diprediksi dengan baik di bawah kuantil 75. Model ini dapat memprediksi curah hujan ekstrim dengan baik pada bulan Februari yang merupakan puncak hujan pada tahun 2008. Curah hujan bulan Februari diprediksi pada kuantil ke-95 dengan nilai 453.23 mm/bulan. Model tersebut dapat menduga curah hujan ekstrim dengan baik untuk pendugaan satu tahun kedepan dan model ini merupakan model yang konsisten.
Keyword: curah hujan, ekstrim, Generalized Pareto Distribution, Global Circulation Model, 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