Judul: Model Prakiraan Cuaca Harian Memanfaatkan Luaran NWP dan Data Pengamatan Stasiun Cuaca
Abstrak: Masyarakat pengguna informasi prakiraan cuaca di Indonesia saat ini menuntut adanya prakiraan cuaca yang cepat, tepat dan dapat menjangkau wilayah yang luas dan detail hingga tingkat kabupaten serta menjangkau beberapa hari ke depan. Informasi prakiraan cuaca di Indonesia saat ini baru menjangkau Kota-kota besar dan kota kabupaten, namun hanya memprakirakan cuaca sampai satu hari ke depan. Tantangan ini yang menjadikan pentingnya pengembangan model prakiraan cuaca harian. Permasalahan yang dihadapi dalam pemberian informasi prakiraan cuaca harian oleh BMKG adalah belum adanya model prakiraan cuaca obyektif yang dapat dioperasionalkan, terutama dalam pembuatan prakiraan suhu maksimum, suhu minimum dan keadaan cuaca. Prakiraan yang dimaksud adalah prakiraan cuaca di titik stasiun dengan waktu prakiraan sampai beberapa hari ke depan. Untuk itu perlu dikembangkan model prakiraan cuaca obyektif dengan memanfaatkan luaran NWP Tujuan dari penelitian ini adalah (i) menentukan domain spasial luaran NWP, (ii) membangun model prakiraan suhu maksimum dan suhu minimum, dan (iii) kejadian hujan harian sampai empat hari ke depan di wilayah Jabodetabek. Sebagai prediktor digunakan data luaran NWP Global Forecasting System (GFS), sedangkan sebagai prediktan adalah data suhu maksimum, suhu minimum dan kejadian hujan harian di delapan Stasiun Meteorologi sekitar Jabodetabek. Model Output Statistics (MOS) adalah salah satu metoda statistical downscaling (SD) pada tahap post processing luaran Numerical Weather Prediction (NWP) untuk mendapatkan nilai prakiraan parameter cuaca di sebuah titik stasiun pengamatan. Metode ini memanfaatkan luaran NWP yang tersedia dari berbagai sumber dan data pengamatan stasiun cuaca. MOS merupakan model yang meghubungkan antara peubah prediktan y (pengamatan stasiun cuaca, seperti temperatur minimum, temperatur maksimum, kejadian hujan) dan peubah prediktor x (parameter NWP, seperti temperatur, angin dan sebagainya pada berbagai grid dan level) Data luaran NWP meliputi wilayah global yang terbagi menjadi beberapa ukuran persegi (grid). Ukuran grid data GFS yang digunakan dalam penelitian ini adalah 0,5o×0,5o lintang/bujur, sehingga satu grid mempunyai ukuran sekitar 55×55 km2. Domain spasial atau jumlah grid NWP secara total meliputi 720×360 grid, namun demikian tidak semua grid NWP akan digunakaan sebagai prediktor. Penentuan domain spasial yang optimum dalam MOS merupakan langkah awal yang sangat menentukan hasil prakiraannya. Pada tahap awal, domain spasial NWP ditentukan berukuran 8×8 grid, selanjutnya dicobakan untuk beberapa domain, yaitu berukuran 2×2, 3×3, 3×4, 4×4 dan 5×5 grid. Tiga metoda digunakan untuk menentukan domain spasial, yaitu metoda analisis korelasi spasial, singular value decomposition (SVD) dan regresi partial least square (PLSR). Analisis ketiga metoda secara umum menunjukkan hasil yang hampir sama, yaitu domain dengan ukuran 3×3 adalah yang paling baik. Analisis korelasi spasial menunjukkan luasan dengan korelasi lebih besar dari 0,4 hanya meliputi domain maksimal 3×3. Analisis SVD menunjukkan bahwa keeratan hubungan secara simultan antara data observasi dengan NWP hampir sama, yaitu pada ekspansi pertama. Sedangkan hasil verifikasi analisis PLSR menggunakan korelasi dan root mean square error (RMSE) menunjukkan bahwa grid berukuran 3×3 adalah domain terbaik. Selanjutnya domain spasial berukuran 3×3 digunakan sebagai acuan dalam pembangunan model prakiraan suhu dan kejadian hujan. Pemodelan prakiraan suhu maksimum dan minimum menggunakan metode PLSR dan Principal Component Regression (PCR), dan keduanya diterapkan dalam dua model yaitu Model I dan Model II. Pada Model I, tahap pengembangan model menggunakan prediktor luaran NWP
Keyword: numerical weather prediction, statistical downscaling, model output statistics, PLSR, PCR, MCLR, PC-MCLR

Judul: Inter – Relasi Keluaran Model NWP untuk Potensi Prakiraan Cuaca Jangka Pendek Tiga Wilayah Tipe Hujan di Indonesia.
Abstrak: Prakiraan cuaca jangka pendek di Indonesia saat ini memanfaatkan keluaran model NWP. Model NWP merupakan prediksi cuaca harian yang rutin dengan komputer menggunakan persamaan matematik. Banyak orang mengakui bahwa sistem cuaca skala meso belum disimulasikan secara memuaskan oleh model NWP. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mempelajari dan memahami teknik prediksi cuaca jangka pendek dan membuat suatu analisis statistik sebagai upaya pemanfaatan data output model NWP untuk prediksi cuaca. Parameter cuaca yang akan dibahas dan diprediksi dalam penelitian ini yaitu CH, T max, T min, RH max dan RH min dengan daerah kajian adalah tiga wilayah tipe hujan di Indonesia yaitu Padang, Jakarta dan Ambon. Kota Ambon merupakan kota yang paling baik untuk pemaanfaatan model NWP dalam penelitian ini dilihat dari plot nilai output model dengan hasil observasi lapangan yang berpola sama. Nilai output model NWP (prediksi) dengan nilai observasi lapangan tidak sama atau terdapat error antara keduanya, untuk itu dicari faktor koreksi untuk meminimalisasi nilai error tersebut. Untuk model hujan, nilai RMSE berkurang hingga 8.9 % sementara nilai MAE berkurang hingga 25 % karena menggunakan faktor koreksi. Untuk model suhu nilai RMSE berkurang hingga 80 % sementara nilai MAE berkurang hingga 84 % setelah menggunakan faktor koreksi. Sedangkan untuk model RH nilai RMSE berkurang hingga 81% sementara nilai MAE berkurang hingga 85% setelah menggunakan faktor koreksi. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan faktor koreksi lebih berpengaruh nyata pada model regresi suhu (Tmax dan Tmin) dan RH (RHmax dan RH min) daripada model regresi CH. Kata kunci: Numerical Weather Prediction (NWP), prakiraan cuaca jangka pendek, pola curah hujan, faktor koreksi
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penambahan Bio Adenosin Tri Phosphat terhadap Profil Kinetik dan Efektivitas Enrofloksasin dalam Mengatasi Coxiella burnetii
Abstrak: Coxiella burnetii belongs to rickettsia group living obligate intracellularly and as the agent of zoonosis Q fever. Enrofloxacine is an antibiotic in quinolon group used to treat infection of C. burnetii in chicken, goat, calve, pig, dog, cat, and horse. From ruminant practical experience, enrofloxacine if be combined with BioATP can enhance the enrofloxacine activity. Research for the effectivity of enrofloxacine and BioATP to treat C. burnetii has never been carried out. Enrofloxacine pharmacokinetic study was carried out by using simental beef as an experimental animals. The effectivity of BioATP supplementation on enrofloxacine activity to treat C. burnetii was tested by using Vero cell tissue culture. The results showed that combination of enrofloxacine and BioATP increased kinetic profile of enrofloxacine in term of onset, duration, pharmacology intensity, and bioavailaibility. Enrofloxacine had activity to treat C. burnetii with value of minimal inhibitory concentration (MIC) at 1-2 ppm and value of minimal bactericidal concentration at 4 ppm. Supplementation of BioATP improved the effectivity of enrofloxacine in treating C. burnetii.
Keyword: