Judul: Prediksi Cuaca Jangka Pendek Menggunakan Luaran Data Prediksi ECMWF pada Musim Hujan di Jawa Timur.
Abstrak: Prakiraan cuaca jangka pendek banyak dimanfaatkan untuk berbagai kepentingan, khususnya di bidang pertanian dan kegiatan sehari-hari. Oleh karena itu, diperlukan adanya prakiraan cuaca yang tepat dan akurat agar dapat mengoptimalkan kegiatan dan aktivitas harian yang dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun model prediksi cuaca jangka pendek di Provinsi Jawa Timur menggunakan luaran data prediksi European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) dengan metode Model Output Statistic (MOS). ECMWF mengeluarkan model prediksi cuaca berupa data forecast high resolution (HRES), namun masih berskala global, sehingga perlu dilakukan downscaling agar dapat diterapkan di skala lokal. MOS merupakan suatu metode downscaling yang banyak digunakan untuk mendapatkan nilai prakiraan parameter cuaca di sebuah titik stasiun pengamatan. Pada penelitian ini, pemodelan suhu maksimum, suhu minimum, dan curah hujan dilakukan menggunakan metode regresi Partial Least Square Regression (PLSR) di lima stasiun pengamatan, yakni stasiun Juanda, Kalianget, Karangploso, Perak I, dan Tretes yang terletak di Provinsi Jawa Timur. Hasil pemodelan suhu maksimum di kelima stasiun pengamatan menghasilkan luaran hasil prediksi yang cukup bagus. Korelasi di setiap stasiun pengamatan sebesar 0.92 sampai 0.98, dengan rataan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.45 oC. Hasil pemodelan suhu minimum di lima stasiun pengamatan menunjukkan korelasi sebesar 0.65 sampai 0.92, dengan rataan nilai RMSE sebesar 0.52 oC. Sementara itu, untuk model prediksi curah hujan di lima stasiun pengamatan menunjukkan korelasi yang beragam mulai dari 0.68 sampai 0.92. Nilai koefisien determinasi dari model curah hujan yang dibangun dengan curah hujan observasi bervariasi mulai dari 47% sampai 85%. Validasi model menggunakan p-value menghasilkan keputusan bahwa semua model prediksi yang telah dibangun menghasilkan luaran yang baik.
Keyword: korelasi, MOS, PLSR, p-value, RMSE

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: Sarcosporidiasis in slaughter animals
Abstrak: Sarcocystis which belong to the generally occuring parasites for they are found almost all over the countries of the world. Infection of Sarcocystis usually throught inges- tion of feces or flesh of infected animals. The pathogenesis of Sarcosporidiasis is considered as benign but when the Sarcocystis die in a host, sarcocystin or sarcosporidin is liberated thereby which lead to condemnation of meat in the abattoir. Besides condemnation of meat, Sarcocystis also causes: loss of appetite, anemia, lameness, weakness in the lion, diarrhea, fever, pyrexia, paralysis, emaciation, neuro logical disturbances, etc. " Amprolium "at the rate of 100 mg/Kg body weight per day has been practiced for prevention or to minimize Sarco- sporidiasis. Treatment must be started during incubation period. Shedding of Sarcocystis sporocysts in the feces of carnivores is the key factor in the spread of Sarcocystis infection. Therefore, control efforts must be based primarily on measures designed to break the cycle of Sarcocystis.
Keyword: