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: 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: 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