Judul: Pendugaan Produktivitas Cabai Berdasarkan Pola Panen untuk Wilayah Kabupaten Cianjur
Abstrak: The most important data in horticulture were harvest area, production and productivity. During this period of time, horticulture productivity data was calculated based on harvested area and production. Harvest area and production data was collected through an agricultural survey by interview and eyes estimate method. However, the data obtained was not valid and accurate statistically due to causing bias. Under these conditions, the productivity data collection method was developed directly by enumeration method clumps (clump counting). Clump counting is a method of measuring productivity by calculating productivity of plants in selected clump. In the field, measuring horticulture productivity faced many problem especially for measuring productivity with harvest repeatedly, such as chili. The productivity of chili can be estimated by modeling the pattern of productivity of each crop at harvest period. Estimation productivity of chili in Kabupaten Cianjur in tri wulan II was 4.696 ton/ha. Estimated that was carried out with sampling and used all harvest time produced bias but relatively small revolved between 0.02 to 0.07 ton/ha. In the measuring for sample size 110 produced RSE 5.46 %. Productivity estimation can be performed using specific harvest time (one time, two times, three times) with the proviso that the amount of harvest known. Alleged productivity using two times of harvest on sample size 50 produced relatively small range of varians and bias.
Keyword: 

Judul: Reduksi Frekuensi Amatan Panen Untuk Pendugaan Produktivitas Cabai Rawit di Kabupaten Magelang dengan Pendekatan Simulasi.
Abstrak: Hortikultura merupakan salah satu sektor strategis dalam bidang pertanian. Subsektor hortikultura berperan penting dalam penyediaan produk pangan, kesehatan dan kosmetika, budaya dan parawisata, perdagangan, penciptaan PDB serta penyerapan tenaga kerja. Dalam penciptaan PDB misalnya, subsektor hortikultura menyumbang sebesar 26.34% dari total sumbangan PDB sektor pertanian terhadap PDB nasional. Salah satu kebijakan pengembangan hortikultura di Indonesia adalah pengembangan sistem informasi manajemen hortikultura. Perhatian utama dari kebijakan tersebut adalah untuk memperoleh data yang akurat dan mutakhir dalam waktu yang singkat. Hal tersebut dilakukan melalui penyempurnaan metode pengumpulan, pengolahan serta peningkatan data dan informasi, dan sinkronisasi data statistik hortikultura (Zulkarnain 2009). Data dan informasi tersebut diperlukan baik dalam proses pengambilan kebijakan, menyampaikan informasi, maupun dalam mengevaluasi kinerja. Pada proses pengumpulan data hortikultura di lapangan, petugas seringkali mengalami kendala terutama untuk komoditas yang melakukan panen berulang seperti cabai. Dalam satu periode tanam, cabai dapat dipanen 15‐17 kali jika musim dan perawatannya baik. Namun, umumnya sebanyak 10‐12 kali panen. Metode yang digunakan untuk pengumpulan data cabai adalah melakukan pengukuran produksi yang dilakukan oleh petugas setiap kali panen. Para petugas di lapangan diharuskan untuk melakukan pengukuran secara berkala selama periode panen. Hal demikian tentu sangat menguras waktu, tenaga dan dana yang tidak sedikit. Selain itu, letak plot contoh yang seringkali jauh dan sulit dijangkau juga menjadi kendala dalam proses pengukuran di lapangan. Berangkat dari kondisi itu, muncul gagasan untuk menyederhanakan teknik pengumpulan data di lapangan dengan mengurangi frekuensi amatan dalam periode panen. Evaluasi pengurangan frekuensi amatan panen dilakukan dengan pendekatan simulasi. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah menentukan model terbaik yang menggambarkan pola produktivitas cabai rawit di Kabupaten Magelang dan mengevaluasi pengurangan frekuensi amatan panen dalam pendugaan produktivitas secara keseluruhan. Penelitian ini menggunakan 2 jenis data yaitu data primer dan data simulasi. Data primer diperoleh dari hasil survei produksi cabai rawit oleh Dirjen Hortikultura pada beberapa plot contoh di Kabupaten Magelang, Provinsi Jawa Tengah tahun 2018. Data simulasi diperoleh dengan membangkitkan data produktivitas berdasarkan parameter-parameter dari data primer. Peubah yang dibangkitkan adalah produktivitas cabai setiap petani per panen. Prosedur analisis data yang dilakukan pada penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap yaitu eksplorasi data, identifikasi model dan simulasi. Eksplorasi data dilakukan untuk memperoleh gambaran data secara umum. Bagian akhir dari tahap ini adalah mengelompokan nilai-nilai produktivitas masing-masing plot contoh berdasarkan kemiripan pola produktivitasnya. Selanjutnya adalah melakukan identifikasi model. Model yang dicobakan antara lain, Model Pertumbuhan Logistik, Model Pertumbuhan Eksponensial, Model Pertumbuhan Monomolekular, Model Kuadratik, Model Kubik, dan Model B-Spline Linier. Pemilihan model terbaik dilakukan berdasarkan nilai 𝑅������2 dan MAPE. Tahap berikutnya simulasi. Dalam proses simulasi dimulai dengan membangkitkan data produktivitas populasi melalui model yang sudah diperoleh pada tahap sebelumnya. Selain model tersebut, parameter lain seperti ragam produktivitas, proporsi jumlah petani contoh dalam kelompok terhadap total petani dan jumlah waktu panen setiap kelompok juga digunakan dalam pembangkitan data produktivitas. Langkah terakhir dari proses simulasi adalah dengan pendugaan produktivitas melibatkan beberapa faktor seperti ukuran contoh (15, 45 dan 90), banyak amatan panen (1, 2 atau 3 kali) dan metode penarikan contoh (Penarikan contoh acak sederhana dan penarikan contoh acak berlapis). Evaluasi hasil pendugaan dilihat dari nilai ragam dan biasnya.
Keyword: B-Spline, penarikan contoh acak berlapis, produktivitas, simulasi

Judul: Membran Komposit Kitosan-Nanopartikel Magnetik Fe3O4-Hidroksiapatit untuk Rekayasa Jaringan Tulang.
Abstrak: Composite membrane implants from biodegradable and biocompatible polymers such as chitosan, added with Fe3O4 magnetic nanoparticleshydroxyapatite (MHAP) is an alternative that is appropriate for bone tissue engineering. The MHAP was first synthesized using coprecipitation method with 3 different composition, with the ratio of Fe3O4 : hydroxyapatite is 3:7, 4:6, and 5:5 by mass. The composite membrane chitosan-MHAP (MK K-MHAP) was then synthesized by mixing a chitosan solution and the best MHAP composition (10, 20, 30, and 40% w/w of the mass of chitosan). Characterization using X-ray diffraction confirmed the formation of Fe3O4 and hydroxyapatite phase on the MHAP. The magnetic saturation value and size of Fe3O4 magnetic nanoparticles increase with the increasing Fe3O4 composition in MHAP and MK K-MHAP which characterized based on its magnetic hysteresis and particle size distribution curve, respectively. The morphology of the best composition of MHAP composite was analysed using transmission electron microscope. Molecular interactions in MK K-MHAP was characterized based on infrared spectra. Immersion test of MK K-MHAP showed optimum state at 30% mass MHAP composition in chitosan matrix with calcium concentration released about 1000 ppm within 144 hours.
Keyword: biomedical, chitosan, composite membrane, hydroxyapatite, magnetite