Judul: Pengembangan Model Prediksi Iklim Musiman Melalui Integrasi Makro Ncl Dalam Sistem Informasi Iklim Berbasis Web
Abstrak: Pada penelitian ini, dikembangkan perangkat lunak prediksi iklim musiman berbasis web. Perhitungan model prediksi dilakukan dengan menggunakan metode Principal Component Regression (PCR) yang kode programnya disusun menggunakan perangkat lunak NCAR Command Language (NCL). Sebagai input prediksi, digunakan data curah hujan luaran dari tiga model iklim global (Global Climate Model, GCM) yang terdapat di dalam North American Multi Model Ensemble (NMME). Ketiga model tersebut yaitu model GCM CMC1-CanCM3, CMC2-CanCM4 dan NCEP-CFSv2. Penelitian ini menggunakan data curah hujan observasi CHIRPS versi 2.0 sebagai prediktan untuk penyusunan model prediksi. Hasil pengujian metode PCR dengan NCL menunjukkan prediksi yang baik pada curah hujan bulanan di musim kemarau, yaitu untuk bulan July dan Oktober. Pola spasial curah hujan hasil prediksi pada kedua bulan tersebut mendekati pola observasi. Sebaliknya, pola curah hujan bulanan pada musim hujan untuk ketiga model menunjukkan hasil yang berbeda pada sebagian wilayah di Indonesia. Pada hasil skill model menggunakan korelasi Pearson juga menunjukkan nilai korelasi yang baik pada prediksi bulan kering terutama di wilayah Kalimantan dan Sumatra di semua model. Nilai korelasi Pearson tersebut memiliki nilai yang tinggi pada lead month 1 dan cenderung menurun pada lead month 2 dan 3. Nilai korelasi Pearson tertinggi terdapat pada model CMC1-CanCM3 sebesar 0.215. Selain korelasi, juga dilihat nilai anomali curah hujan yang menunjukkan nilai yang rendah pada bulan Juli sehingga mendekati nilai observasi. Sedangkan hasil prediksi bulan Januari nilai anomalinya cenderung lebih tinggi dari observasi.
Keyword: NCL, Sistem infomasi iklim, PCR, Model iklim NMME

Judul: Validasi dan Prediksi Curah Hujan Di Indonesia Menggunakan Hasil Integrasi Perangkat Lunak Prediksi Iklim Musiman dengan Sistem Website
Abstrak: Penelitian ini mengintegrasikan perangkat lunak prediksi iklim musiman Climate Predictability Tool (CPT) dengan sistem website. Pengecekan hasil integrasi dilakukan dengan melihat model dan hasil prediksinya berdasarkan analisis korelasi kanonik. Data model iklim NMME CMC1-CanCM3 dan CMC2- CanCM4 digunakan sebagai prediktor, sementara itu data curah hujan bulanan dan musiman CHIRPS versi 1.8 (pulau Jawa), CRU TS3.1 (Indonesia), dan APHRODITE versi V1003RI (Indonesia) sebagai prediktan. Hasil pengecekan menunjukkan bahwa secara umum nilai korelasi kanonik antara data model iklim dengan observasi berkisar 0.62-0.88 untuk data bulanan serta 0.52-0.92 untuk data musiman. Data prediksi yang digunakan merupakan data bulan November 2014 dengan lead time 1 hingga 3 bulan. Dengan menggunakan data CHIRPS, nilai korelasi Pearson relatif tinggi terdapat pada lead time 1 bulan dengan nilai 0.4-0.5 pada wilayah Jawa bagian utara dan tengah. Nilai korelasi Pearson data CRU dan APHRODITE berkisar antara 0.4-0.6 di sebagian besar wilayah Kalimantan bagian timur. Pada keseluruhan lead time prediksi, ditemukan curah hujan tinggi di atas 300 mm/bulan terutama di wilayah Jawa bagian tengah. Selain itu, hasil prediksi menunjukkan peluang kejadian curah hujan normal sekitar 40-50%, di atas normal <30%, serta di bawah normal > 50%....
Keyword: Seasonal Climate prediction, CPT, climate model NMME, Canonical Correlation, Prediksi iklim musiman, Korelasi kanonik, Sistem informasi iklim, Skill map

Judul: Kawin Berulang Pada sapi, Kausa Kuman Aspesifik Dan Pengobatannya
Abstrak: Kawin berulang pada sapi betina adalah merupakan bantuk atau geja1a inferti1itas, dimana sapi-sapi yang menderita kawin beru1ang tersebut mempunyai siklus berahi yang normal atau hampir normal dan sudah dikawinkan dua ka1i atau 1ebih dengan pejantan atau semen pejantan fertil, tapi tetap belum bisa bunting. Pemeriksaan klinis terhadap sapi tersebut tidak memberikan gambaran tertentu yang dapat menerangkan kegaga1an konsepsi yang dialami (Roberts, 1971).
Keyword: