Judul: Projection of Schmidt-Ferguson Climate Classification In Indonesia With ScenarioMIP and GeoMIP
Abstrak: Perubahan iklim yang ditandai dengan perubahan curah hujan dan kenaikan suhu udara terjadi di Indonesia. Penelitian ini untuk mendapatkan informasi tentang perubahan klasifikasi iklim Schmidt-Ferguson di Indonesia periode masa lampau (1984-2013) dan masa depan (2031-2060) dengan ScenarioMIP SSP2-4.5 dan GeoMIP G6Sulfur menggunakan tiga luaran model CMIP6 dengan Multi Model Ensemble (MME). Luaran model dikoreksi menggunakan koreksi bias statistik, kemudian dilakukan perhitungan klasifikasi iklim Schmidt-Ferguson. Penelitian ini mendapatkan hasil ketidakpastian model dengan melihat rentang nilai maksimum dan minimum dari rataan curah hujan tahunan klimatologis pada setiap model ScenarioMIP dan GeoMIP, model skenario GeoMIP G6Sulfur memiliki tingkat ketidakpastian yang tinggi dengan nilai rentang yang lebih besar sebesar 110 mm. Perubahan klasifikasi iklim periode masa depan dengan SSP2-4.5 menunjukkan tipe iklim lebih kering di pulau-pulau Jawa-bali dan Nusa Tenggara dengan penambahan tipe iklim dominan D sebesar 8% kriteria sedang, Pulau Sulawesi dengan penambahan dominan tipe iklim C sebesar 4% kriteria agak basah. G6Sulfur didasari SSP2-4.5 menggambarkan perubahan tipe iklim di Pulau Sumatera, Papua, Maluku, dan Sulawesi menjadi lebih basah, penambahan dominan tipe iklim A berturut-turut sebesar 4%, 6%, dan 2%. Pulau Jawa-Bali dan Nusa Tenggara cenderung mengalami penambahan tipe iklim yang lebih kering, Jawa-Bali mengalami pengurangan tipe iklim A sebesar 4% dan Nusa Tenggara mengalami penambah tipe iklim F sebesar 4% kriteria kering., Climate change characterized by changes in precipitation and increases in air temperature occurs in Indonesia. This study is to obtain information about changes in the Schmidt-Ferguson climate classification in Indonesia in the past (1984-2013) and future (2031-2060) periods with ScenarioMIP SSP2-4.5 and GeoMIP G6Sulfur using three CMIP6 model outputs with Multi Model Ensemble (MME). The model outputs were corrected using statistical bias correction, then the Schmidt-Ferguson climate classification was calculated. This study obtained the results of model uncertainty by looking at the range of maximum and minimum values of climatological annual rainfall averages in each ScenarioMIP and GeoMIP model, the GeoMIP G6Sulfur scenario has a high level of uncertainty with a larger range value of 110 mm. Changes in climate classification for the future period with SSP2-4.5 show a drier climate type on the islands of Java-Bali and Nusa Tenggara with the addition of the dominant climate type D by 8% of moderate criteria, Sulawesi Island with the addition of the dominant climate type C by 4% of slightly wet criteria. G6Sulfur based on SSP2-4.5 illustrates changes in climate type on the islands of Sumatra, Papua, Maluku, and Sulawesi to be wetter, the addition of dominant climate type A by 4%, 6%, and 2%, respectively. Java-Bali and Nusa Tenggara islands tend to experience the addition of a drier climate type, Java-Bali experienced a reduction in climate type A by 4% and Nusa Tenggara experienced a decrease in climate type A by 2%.
Keyword: CMIP6, curah hujan, G6Sulfur, koreksi bias, SSP2-4.5

Judul: Projection of Rainfall in Indonesia under Various ENSO Conditions Using CMIP6 GCM Data
Abstrak: Iklim di Indonesia mengalami anomali akibat berbagai faktor pengendali iklim dan mengalami tren perubahan akibat perubahan iklim. El Niño-Southern Oscillation (ENSO) merupakan faktor pengendali iklim terkuat yang memengaruhi variabilitas iklim di Indonesia khususnya curah hujan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan curah hujan di Indonesia pada berbagai kondisi ENSO (El Niño, La Niña dan normal) pada tahun 2031-2060 terhadap tahun 1981- 2010. Sepuluh GCMs yang tergabung dalam CMIP6 dengan tiga skenario perubahan iklim, yaitu SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5 dan SSP5.0-8.5, digunakan dalam penelitian ini. Data model dikoreksi menggunakan koreksi bias statisik agar dapat mendekati data observasi. Curah hujan klimatologis diperoleh dengan menghitung rata-rata curah hujan tahunan selama 30 tahun sedangkan curah hujan saat terjadi El Niño dan La Niña dihitung dengan analisis komposit curah hujan tahunan pada tahun-tahun terjadinya fenomena tersebut. Pada kondisi normal, curah hujan di Indonesia akan meningkat di beberapa wilayah dan menurun di beberapa wilayah lainnya. Peningkatan ini mencapai 7,6%, 8,5% dan 8,6% sedangkan penurunannya mencapai 6,7%, 7,2% dan 7,3% beruturut-turut pada skenario SSP1.0-2.6, SSP2.0- 4.5 dan SSP5.0-8.5. Pada kondisi El Niño, penurunan curah hujan yang terjadi pada periode proyeksi diproyeksikan akan menguat sebesar 1,8%, 0,2% dan 3,4% dibanding periode historisnya pada ketiga skenario yang diteliti. Penguatan ini terjadi di seluruh wilayah Indonesia, kecuali wilayah Jawa, Bali, NTB, Sulawesi Selatan serta sebagian Papua pada SSP2.0-4.5 dan bagian utara pulau Papua pada SSP5.0-8.5. Pada kondisi La Niña, peningkatan curah hujan yang terjadi pada periode proyeksi dengan skenario SSP1.0-2.6 dan SSP2.0-4.5 diproyeksikan akan melemah sebesar 0,1% dan 0,4% dari periode historisnya. Namun pada SSP5.0-8.5 peningkatan ini tidak mengalami perubahan. Wilayah-wilayah yang diproyeksikan mengalami pelemahan dampak La Niña meliputi Sumatra, Kalimantan, Sulawesi, Maluku Utara serta sebagian Jawa, Bali, Nusa Tenggara dan Papua., The climate in Indonesia is experiencing anomalies due to various climate drivers and changing trends due to climate change. El Niño-Southern Oscillations (ENSO) is the strongest climate drivers that affects climate variability in Indonesia, especially rainfall. This study aims to analyze changes of rainfall in Indonesia under various ENSO conditions (El Niño, La Niña and normal) in the future (2031-2060) respective to baseline periods (1981-2010). Ten GCMs from CMIP6 under three climate change scenarios, namely SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5 and SSP5.0-8.5, were used in this study. The model data were corrected using statistical bias correction in order to approximate the observation data. Climatological rainfall is obtained by calculating the average annual rainfall for 30 years, while rainfall during El Niño and La Niña is calculated by composite analysis of annual rainfall in the years that these phenomena occur. Under normal conditions, rainfall in Indonesia will increase in some areas and decrease in other areas. This increase reached 7.6%, 8.5% and 8.6% while the decrease reached 6.7%, 7.2% and 7.3% respectively in SSP1.0-2.6, SSP2.0-4.5, and SSP5.0-8.5. In El Niño conditions, the decrease in rainfall that occurs in the projection period is projected to strengthen by 1.8%, 0.2% and 3.4% compared to the historical period in the three scenarios studied. This strengthening occurred in all regions of Indonesia, except for Java, Bali, West Nusa Tenggara, South Sulawesi and parts of Papua in SSP2.0-4.5 and the northern
Keyword: Analisis komposit, El Nino, La Nina, Perubahan iklim, Shared Socioeconomic Pathways, Composite analysis, Climate change

Judul: Anatomi Otot Wajah Kancil (Tragulus napu)
Abstrak: Kancil merupakan hewan ruminansia terkecil di dunia yang mulai banyak digunakan sebagai model untuk penelitian ternak ruminansia besar. Untuk mengetahui sejauh mana kancil dapat digunakan sebagai hewan model penelitian diperlukan data-data ilmiah yang bersifat biologis dari hewan ini. Untuk itu dilakukan studi anatomi otot wajah terhadap 6 ekor kan- cil (Tragulus napu). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kancil mempunyai bentuk dan susunan otot-otot wajah yang lebih mirip dengan kambing dan domba daripada sapi. Disamping itu didapatkan pula satu otot yang keadaannya mirip dengan M. retractor anguli oculi pada anjing…
Keyword: