Judul: Risiko Kebakaran Hutan Dan Lahan Berdasarkan Kajian Proyeksi Iklim Di Kalimantan Barat
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu bencana yang berulang hampir setiap tahun di Sumatra dan Kalimantan. Salah satu kejadian terbesar adalah pada tahun 1997/98 dimana kebakaran hutan dan lahan terjadi hampir di seluruh Sumatra dan Kalimantan termasuk Kalimantan Barat. Dampak yang dihadapi akibat kebakaran hutan dan lahan terutama adalah masalah asap yang tidak hanya mengganggu kesehatan, tetapi juga mengganggu aktivitas perekonomian masyarakat. Kebakaran hutan dan lahan juga menyebabkan degradasi lahan dan fungsinya. Tingginya dampak kebakaran hutan dan lahan tentunya memerlukan tindakan untuk meminimalkan kejadian kebakaran. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji risiko kebakaran hutan dan lahan di Propinsi Kalimantan Barat menggunakan analisis iklim ekstrim dan analisis kerentanan. Dalam analisis iklim ektrim, informasi data iklim hitoris dan proyeksi diperoleh melalui dynamical downscaling menggunakan model iklim regional RegCM4.4. Data curah hujan luaran model RegCM.4.4 untuk Kalimantan Barat secara umum menunjukkan nilai lebih tinggi (overestimate). Oleh karena itu diperlukan proses koreksi bias data luaran model RegCM.4.4 sebelum digunakan dalam analisis iklim ekstrim. Proses koreksi dilakukan melalui dua tahap yaitu (1) koreksi bias data curah hujan CHIRPS menggunakan data curah hujan observasi dan (2) koreksi bias data luaran model RegCM4.4 menggunakan data curah hujan CHIRPS yang sudah dikoreksi. Analisis kerentanan dilakukan dengan metode analisis pemetaan komposit (composite mapping analysis) yang menghubungkan hotspot dengan 11 (sebelas) indikator penentu kerentanan. Indikator mewakili komponen tingkat keparahan dan sensitivitas, sedangkan komponen kemampuan adaptif dianggap konstan. Hasil analisis koreksi bias tahap pertama menunjukkan bahwa data curah hujan CHIRPS memiliki kemiripan dengan data curah hujan observasi. Nilai faktor koreksi untuk data curah hujan CHIRPS berkisar antara 0.82 – 1.26. Pada analisis koreksi tahap kedua, dari simulasi koreksi bias pertama kami mendapati bahwa koreksi bias menggunakan regresi linier yang digunakan untuk seluruh bulan tidak memperbaiki distribusi spasial dan pola hujan. Begitu pula pada simulasi kedua yang menggunakan regresi linier tetapi untuk setiap bulan tidak mampu memperbaiki pola hujan spasial. Namun demikian, dengan menggunakan regresi polynomial seperti pada simulasi ketiga dan keempat, koreksi bias menunjukkan hasil yang lebih baik terutama dengan regresi polinomial orde 3. Lebih dari itu, regresi polinomial orde 3 yang dikombinasikan dengan nilai intersep yang dikembalikan pada titik (0,0) seperti pada simulasi kelima memberikan hasil yang terbaik sehingga digunakan untuk melakukan analisis iklim dan kekeringan lahan. Kekeringan lahan di Kalimantan Barat pada periode historis (periode tahun 1981-2005) secara umum memiliki hubungan dengan kondisi anomali hujan. Akan tetapi kekeringan dengan intensitas kuat terjadi pada tahun El-Nino. Pada periode proyeksi (periode tahun 2016-2040), kondisi kekeringan diproyeksikan akan terjadi sebanyak (7) tujuh kali yaitu periode tahun 2017/2018, periode tahun 2021/2022, periode tahun 2023/2024, periode tahun 2026/2027, periode tahun 2029/2030, periode tahun 2033/2034 dan periode tahun 2037/2038. Periode kekeringan diproyeksikan akan berulang setiap 2 hingga 5 tahun sekali. Periode ulang tersebut berkaitan dengan kejadian El-Nino yang juga memiliki periode ulang 2 hingga 5 tahun. Dari hasil analisis hujan ekstrim kering dapat diketahui bahwa tingkat curah hujan ekstrim kering berada pada wilayah selatan dan sepanjang wilayah pantai barat Kalimantan Barat. Kondisi tersebut dipengaruhi oleh curah hujan tahunan di Kalimantan Barat yang berkisar antara 1753 – 4861 mm. Curah hujan rendah terjadi pada di wilayah bagian selatan
Keyword: dynamical downscaling, koreksi bias, curah hujan ekstrim kering, pemodelan kerentanan, tingkat risiko kebakaran

Judul: Prediction of Forest and Land Fires Based on  Hotspot Using the Spatio-Temporal Bayes Model in Kalimantan
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan peristiwa umum yang terjadi di Indonesia, terutama di Pulau Kalimantan, yang dampaknya tidak hanya dirasakan di wilayah tersebut tetapi juga menyebar ke negara-negara tetangga. Salah satu indikator yang menunjukkan terjadinya kebakaran hutan dan lahan adalah adanya klaster hotspot. Terdapat banyak faktor yang berkontribusi terhadap kejadian kebakaran ini, di antaranya adalah iklim yang dapat menyebabkan pola hotspot di suatu lokasi menjadi tidak stabil dan sulit untuk diprediksi. Pengembangan model risiko kebakaran sangat penting untuk meningkatkan sistem peringatan dini kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Pendekatan yang cocok dengan pola data hotspot diperlukan untuk mendapatkan prediksi yang tepat. Langkah pertama dalam pengembangan model ini melibatkan analisis dua aspek, yaitu spasial dan temporal, karena banyaknya kasus kebakaran yang memiliki penyebab dan dipengaruhi oleh faktor yang berbeda-beda di suatu wilayah. Selain faktor waktu, kondisi geografis juga berperan penting dalam menentukan tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan. Salah satu metode yang sering digunakan untuk analisis spasial-temporal adalah pendekatan Bayes. Meskipun Bayes umumnya diterapkan dalam bidang kesehatan, penggunaannya dalam klimatologi, khususnya untuk analisis kebakaran hutan, masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah hotspot secara spasial dan temporal selama satu bulan ke depan di Pulau Kalimantan, serta untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor iklim lokal terhadap hotspot. Metode yang digunakan adalah Bayesian Conditional Autoregressive yang dikombinasikan dengan pendekatan Integrated Nested Laplace Approximation (INLA), dengan pemilihan bobot optimal menggunakan Getis-Ord G untuk mencapai prediksi yang lebih akurat. Terdapat enam model yang digunakan yaitu model linier, aditif, aditif dengan interaksi, dan variasi dengan atau tanpa peubah penjelas. Peubah respons adalah jumlah hotspot di 696 lokasi di Pulau Kalimantan, sedangkan peubah penjelas meliputi curah hujan, jumlah hari tanpa hujan, suhu udara, kecepatan angin, dan kelembaban. Model terbaik dipilih berdasarkan kriteria Informasi Deviance Criterion (DIC), sementara evaluasi model menggunakan Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) dan Average Absolute Prediction Error (AAPE). Penelitian ini diawali dengan eksplorasi data jumlah hotspot di Pulau Kalimantan dari tahun 2006 hingga 2020. Hasil penelitian menunjukkan pola spasial hotspot yang bergerombol terutama terjadi di Provinsi Kalimantan Tengah pada beberapa bulan tertentu seperti Januari, Maret, Agustus, dan November, sedangkan bulan lainnya memiliki jumlah hotspot yang umumnya rendah. Secara temporal, tahun 2006 dan 2015 menonjol dengan jumlah hotspot yang tinggi, yang sebagian besar terkait dengan kejadian kebakaran hutan dan lahan yang signifikan, dipengaruhi oleh fenomena iklim seperti El Nino pada tahun 2015 dan faktor manusia pada tahun 2006. Analisis sebaran data hotspot menunjukkan kemiringan positif dan sebaran ekor panjang, mencerminkan adanya nilai ekstrem dalam data tersebut. Evaluasi terhadap sebaran statistik menunjukkan bahwa sebaran Binomial Negatif lebih cocok dengan data dibandingkan sebaran Poisson. Langkah selanjutnya adalah melakukan analisis korelasi untuk mengevaluasi dampak faktor iklim terhadap jumlah hotspot di berbagai lokasi. Pola korelasi menunjukkan bahwa curah hujan tinggi umumnya berkaitan dengan jumlah hotspot yang rendah, meskipun pengaruh ini bervariasi di setiap lokasi. Sementara itu, hari tanpa hujan yang panjang cenderung meningkatkan risiko kebakaran, terutama pada bulan Agustus di Kalimantan Barat, Tengah, dan Timur. Suhu udara yang tinggi memperkuat potensi kebakaran dengan memudahkan bahan bakar alami terbakar. Kelembaban yang rendah juga berkontribusi terhadap penyebaran api dan peningkatan risiko kebakaran. Namun,
Keyword: hotspot, negative binomial, bayesian spatio-temporal, conditional autoregressive, forest fire

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