Judul: Model Optimasi Penggunaan Lahan dan Input Tanaman Pangan Berkelanjutan di Provinsi Banten
Abstrak: Provinsi Banten memiliki luas wilayah 9.662,92 km2, dengan penduduk pada tahun 2015 berjumlah 11.955.243 jiwa, dan kepadatan penduduk Banten 12,37 jiwa/ha. Luas lahan pertanian di Provinsi Banten pada tahun 2015 seluas 716.324 ha dimana luas lahan sawah seluas 201.270 ha (28,1%) dan bukan lahan sawah seluas 515.054 ha (71,9%), lahan ini mengalami penurunan luas lahan pertanian akibat alih fungsi lahan. Provinsi Banten mendapat kewajiban untuk dapat menyumbang produksi padi secara signifikan yakni 1 juta ton selama periode 2015-2017 untuk mencapai swasembada nasional. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan optimasi lahan dan input usahatani untuk peningkatan produksi tanaman pangan, secara rinci adalah: 1.Menganalisis perkembangan penggunaan lahan di Provinsi Banten, 2.Menganalisis fungsi produksi padi, jagung, dan kedelai di Provinsi Banten, 3.Membuat model optimasi penggunaan input tanaman pangan untuk peningkatan produksi padi dan pendapatan petani di Provinsi Banten, 4.Menyusun strategi peningkatan produksi padi, jagung, dan kedelai di Provinsi Banten. Metode dalam penelitian ini adalah metode survey dan FGD, untuk analisis fungsi produksi pangan jumlah responden adalah: untuk padi sebanyak 123 responden, jagung 33 responden, dan kedelai 29 responden yang dipilih secara sengaja (purposive sampling). Untuk analisis LP dan GP, jumlah responden sama dengan analisis fungsi produksi pangan, kecuali tambahan komoditas jagung 33 responden menjadi 66 responden, ubi kayu 13 responden, dan padi ladang dari struktur ongkos usahatani BPS. Untuk analisis AHP dipilih 11 responden yang semuanya dipilih secara sengaja. Metode analisis yang digunakan adalah Geographical Information System (GIS), persamaan linier berganda yang ditransformasikan menjadi fungsi produksi Cob Douglas, Linear Programming, Goal programming, dan analysis hierarchy process (AHP). Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa faktor-faktor penting yang mempengaruhi produksi padi secara signifikan adalah: jumlah penggunaan pupuk organik padat, jumlah penggunaan herbisida padat, jumlah penggunaan sewa tenaga kerja manusia, dan luas lahan yang dibudidayakan. Faktor-faktor yang mempengaruhi produksi jagung adalah jumlah penggunaan pupuk SP36, jumlah penggunaan pupuk NPKdan luas lahan garap. Faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas kedelai pada MK 2018 adalah jumlah penggunaan pupuk NPK, jumlah penggunaan pupuk lain, jumlah penggunaan pestisida cair, jumlah penggunaan tenaga kerja manusia sewa, dan luas lahan yang digarap. Nilai elastisitas kumulatif produksi dari ketiga komoditas pangan adalah ≥ 1 (elastis) yang berarti usahataninya relatif efisien. Nilai luasan optimum untuk maksimisasi produksi padi di Provinsi Banten adalah 176.470,6 ha lahan sawah irigasi dengan produksi optimum 998.235,5 ton GKG. Nilai optimum produksi jagung di Provinsi Banten adalah 1.533.600 ton pipilan kering. Nilai optimum pendapatan petani di Provinsi Banten adalah Rp 4,940 triliun yang diperoleh dari luas tanam padi seluas 265.770,9 ha dan luas tanam ubi kayu seluas 34.229,1 ha. Nilai optimum pendapatan petani di Provinsi Banten berdasarkan pola tanam padi-padi-jagung sebesar Rp 4,649 triliun, sedangkan berdasarkan pola tanam padi-padi-padi sebesar Rp 4,647 triliun. Target produksi padi di Provinsi Banten sebesar 2,1 juta ton GKG dapat dicapai dengan luasan optimal padi sawah irigasi seluas 299.755,7 ha dan luasan optimal ladang atau huma seluas 87.750,9 ha.Target produksi jagung di Provinsi Banten dapat dicapai dengan luasan tanam optimal pada lahan tegalan seluas 342.211,7 ha. Luasan optimal tanaman pangan untuk mencapai target pendapatan petani di Provinsi Banten tahun 2018 yakni Rp 8,79 triliun adalah berasal dari luas tanam padi
Keyword: food crop input, land use, model, optimization, sustainable

Judul: Analisis produktivitas tanaman pangan di Indonesia
Abstrak: Tanaman padi dan palawija merupakan bagian dari sub sektor tanaman pangan yang sangat penting karena menyangkut kehidupan rakyat banyak. Tingkat partisipasi konsumsi beras dari penduduk Indonesia sebesar 97%, berarti 97% penduduk Indonesia mengkonsumsi beras sebagai bahan pangan pokok. Sedangkan tanaman palawija, khususnya jagung dan kedelai memiliki dua peranan, yaitu sebagai tanaman pangan dan sebagai tanaman perdagangan penghasil uang (cash crop). Produktivitas tanaman padi, jagung dan kedelai berturut-turut selama 31 tahun menunjukkan peningkatan, namun dengan angka yang berfluktuasi. Pada tahun 1999 produktivitas tanaman padi, jagung dan kedelai masing-masing sebesar 42,56 kw/ha, 26.50 kw/ha dan 12,01 kw/ha. Sedangkan produksinya menunjukkan kecenderungan yang, menurun, terutama pada tanaman padi. Penurunan produksi serta kecenderungan konsumsi yang meningkat menyebabkan peningkatan jumlah impor pada ketiga jenis tanaman pangan tersebut. Pada tahun 1999 impor beras sudah mencapai 3.055.414 ton, kedelai mencapai 839.965 ton serta jagung tertinggi sebesar 1.098.012 pada tahun 1997. Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) Mengidentifikasi perkembangan produktivitas tanaman pangan di Indonesia, (2) Mengetahui sumber-sumber produktivitas yang dapat meningkatkan produksi tanaman pangan ini, (3) Mengidentifikasi alternatif kebijakan yang harus ditempuh oleh pemerintah untuk meningkatkan produktivitas tanaman pangan di Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder, yaitu data Badan Pusat Statistik (Struktur Ongkos Usaha Tani Padi dan Palawija) serta sumber-sumber lainnya. Pengolahan data menggunakan analisis fungsi produksi Cobb Douglass dengan metode OLS (Ordinary Least Square). Metode tersebut diolah menggunakan perangkat lunak Minitab. Dari hasil regresi model fungsi produksi per hektar tanaman padi dengan dummy teknologi dari luar, diperoleh koefisien determinasi R² sebesar 90,3 persen yang berarti 90,3 persen dari variasi variabel yang menerangkan, yaitu pemakaian bibit, tenaga kerja, pupuk kimia, pestisida per hektar, serta variabel dummy Bimas, Insus dan Supra Insus sebagai variabel eksogenus dapat menjelaskan variabel tidak bebas yaitu produksi per hektar padi (produktivitas), sedangkan 8,7 persen dipengaruhi oleh faktor-faktor lain di luar model. Dari hasil uji F terhadap data diperoleh F hitung sebesar 30,76 yang lebih besar dari F-tabel sebesar 3,54 pada taraf satu persen. Variabel X4 (tenaga kerja) berpengaruh nyata, tapi dengan arah yang negatif. Ketidaksesuaian tanda ini ini dikarenakan jumlah tenaga kerja yang ada tidak sesuai dengan jumlah lahan yang ada, sehingga penambahan tenaga kerjanya tidak meningkatkan, tapi menurunkan produktivitas tanaman padi. Sedangkan variabel yang tidak nyata adalah variabel X2 (pupuk) dan program Supra Insus (d3). Nilai koefisien determinasi (R2) untuk regesi padi dengan dummy teknologi dari dalam, yaitu bibit, pupuk, pestisida dan tenaga kerja berturut-turut didapat sebesar 90%, 91.8%, 91.2%, dan 90.3%. Pada dummy bibit, Nilai ujit menunjukkan bahwa variabel X₁ (bibit), X4 (tenaga kerja), dan variabel dummy bibit pada masa Bimas (dx1)..dst
Keyword: 

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: