Judul: Pemodelan Produksi Padi Di Provinsi Sulawesi Selatan Dengan Fungsi Transfer Dan Beda Waktu Terdistribusi
Abstrak: Provinsi Sulawesi Selatan menempati sembilan besar provinsi yang memiliki kontribusi tinggi terhadap pendapatan nasional (2.6 %). Kontribusi terbesar pada sektor pertanian ada pada subsektor tanaman bahan makanan berupa padi dan palawija (47.45 persen). Padi merupakan sumber makanan pokok serta menjadi sumber pendapatan bagi sebagian besar rumah tangga yang bekerja pada sektor pertanian. Rata-rata konsumsi beras perkapita setahun masih tergolong tinggi (85.5 Kg tahun 2013). Selain itu, jumlah penduduk Sulawesi Selatan diperkirakan akan terus meningkat pada tahun-tahun mendatang. Seiring dengan peningkatan tersebut, tidak menutup kemungkinan terjadinya peningkatan konsumsi beras di masyarakat. Informasi penting, akurat, dan terkini mengenai produksi padi di masa yang akan datang sangat diperlukan untuk mendukung kebijakan pemerintah terkait dengan beras. Peramalan produksi padi ataupun beras dapat dilakukan dengan melibatkan peubah itu sendiri maupun peubah lain yang memiliki pengaruh signifikan. Metode analisis deret waktu yang mempertimbangkan pengaruh peubah lain dalam pemodelan adalah fungsi transfer. Model fungsi transfer merupakan suatu model peramalan deret waktu berganda yang menggabungkan karakteristik dari model ARIMA dengan karakteristik model regresi. Pertimbangan lag (beda waktu) dalam melakukan peramalan juga sangat diperlukan. Suatu deret waktu tidak hanya dipengaruhi oleh peubah bebas pada periode yang sama, namun juga dipengaruhi oleh peubah bebas pada periode sebelumnya disebut model beda waktu terdistribusi. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model produksi padi di Provinsi Sulawesi Selatan dengan pendekatan fungsi transfer dan beda waktu terdistribusi. Data produksi padi permusim tanam digunakan sebagai peubah respon dan data luas panen padi sebagai peubah penjelas. Data penelitian dibagi menjadi dua bagian yakni data subround (musim tanam) I tahun 1981 sampai musim tanam III tahun 2007 sebagai data training yang digunakan untuk membentuk model, sedangkan musim tanam I tahun 2008 sampai musim tanam III tahun 2014 sebagai data testing yang digunakan untuk validasi model. Hasilnya menunjukkan bahwa data produksi dan luas panen padi merupakan peubah yang memiliki karakteristik musiman yang menyebabkan adanya pengaruh kemiripan pola dalam pembentukan model peramalan. Selain itu, model terbaik yang digunakan dalam meramalkan produksi padi adalah model fungsi transfer karena memiliki pola pergerakan data yang mengikuti pergerakan data aktual, serta mampu memprediksi nilai produksi untuk periode yang lebih panjang. Produksi pada musim tanam ke-t dipengaruhi oleh produksi pada satu dan dua musim tanam sebelumnya, serta luas panen pada musim tanam yang sama dan pada satu musim tanam sebelumnya. Selain peubah luas panen, terdapat juga pengaruh peubah lain yang mempengaruhi produksi dimana peubah lain tersebut dikelompokkan dalam satu deret yang dimodelkan dengan ARIMA(3,0,1).
Keyword: beda waktu terdistribusi, fungsi transfer, produksi padi

Judul: Analisis Intervensi Fungsi Step terhadap Produksi Padi di Indonesia
Abstrak: Salah satu komoditas pertanian terbesar di Indonesia yaitu padi. Keberadaan padi sebagai makanan pokok harus terjaga sehingga dilakukan peramalan terhadap produksi padi di Indonesia. Peramalan terhadap produksi padi di Indonesia menggunakan analisis intervensi karena adanya perubahan metode penghitungan luas panen padi yang digunakan oleh BPS menyebabkan perbedaan hasil produksi padi di Indonesia cukup signifikan. Model digunakan dalam peramalan ini yaitu model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data deret waktu tahunan produksi padi di Indonesia dari tahun 2000 hingga tahun 2021. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengetahui peramalan produksi padi di Indonesia tahun 2022 dan 2023 menggunakan model regresi dengan ARIMA error dan mengetahui pengaruh perubahan metode penghitungan luas panen padi terhadap produksi padi di Indonesia. Model ARIMA pre-intervensi terbaik pada penelitian ini yaitu ARIMA (1,1,0). Model intervensi dibentuk melalui model regresi dengan ARIMA (1,1,0) error dengan peubah penjelas regressor yaitu peubah boneka Kerangka Sampel Area (KSA). Peramalan menggunakan model regresi dengan ARIMA (1,1,0) error pada produksi padi di Indonesia pada tahun 2022 dan 2023 berturut-turut sebesar 54.303.880 ton dan 54.250.800 ton. Uji validasi model regresi dengan ARIMA (1,1,0) error menggunakan nilai MAPE. Hasil menunjukkan nilai MAPE pada data latih dan data uji berturut-turut sebesar 2,684 dan 5,980. Hal tersebut menunjukkan model regresi dengan ARIMA (1,1,0) error sangat baik digunakan untuk peramalan. Produksi padi di Indonesia menggunakan metode KSA memiliki perbedaan nilai sebesar 207,477% lebih rendah dibandingkan dengan produksi padi di Indonesia menggunakan metode eye estimate., One of the largest agricultural commodities in Indonesia is rice. The existence of rice as a staple food must be maintained so that forecasting of rice production in Indonesia is carried out. Forecasting of rice production in Indonesia used intervention analysis because there was a change in the method of calculating rice harvest area used by BPS causing significant differences in rice production results in Indonesia. The model used in this forecasting was the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. The data used in this research was annual time series data for rice production in Indonesia from 2000 to 2021. The purpose of this research were to determine the forecast for rice production in Indonesia in 2022 and 2023 using a regression model with ARIMA errors and to determine the effect of changes in the method of calculating area rice harvest on rice production in Indonesia. The best pre-intervention ARIMA model in this research was ARIMA (1,1,0). The intervention model was formed through the regression model with ARIMA (1,1,0) error with the regressor exogenous variable, namely the Area Sampling Frame (ASF) dummy variable. Forecasting used a regression model with an ARIMA (1,1,0) error for rice production in Indonesia in 2022 and 2023 of 54.303.880 tonnes and 54.250.800 tonnes respectively. Regression model validation test with ARIMA (1,1,0) error used the MAPE value. The results showed that the MAPE values in the training data and test data were 2,684 and 5,980 respectively. This showed that the regression model with ARIMA (1,1,0) error was very good for forecasting. Rice production in Indonesia used the ASF method had a value difference of 207,477% lower
Keyword: Analisis intervensi fungsi step, ARIMA, Produksi padi, ARIMA, rice production, step function intervention

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: