Judul: Penerapan GSTARIMA untuk Luas Serangan Relatif Wereng Batang Coklat pada Tanaman Padi dengan Matriks Pembobot Spasial Terbaik
Abstrak: Tanaman padi merupakan sumber pangan utama penduduk Indonesia terutama beberapa provinsi seperti Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera Barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi, Provinsi Bengkulu, dan Provinsi Lampung. Tanaman ini terkadang mengalami penurunan produksi baik dari sisi kualitas maupun kuantitas. Salah satu faktor terjadinya hal tersebut adalah serangan wereng batang coklat. Peramalan luas serangan wereng batang coklat pada tanaman padi merupakan salah satu sistem perlindungan pertanian. Peramalan luas serangan wereng batang coklat juga perlu juga dilakukan secara simultan terhadap beberapa lokasi. Hal tersebut perlu dilakukan karena sifat wereng batang coklat yang mampu menyebar ke habitat baru baik pada lokasi yang bertetanggaan bahkan lebih luas baik oleh dirinya sendiri maupun karena pengaruh alam seperti angin. Salah satu pendekatan statistika untuk memodelkan dan meramalkan data beberapa lokasi dan waktu secara simultan adalah generalized space time autoregressive integrated moving average (GSTARIMA). Salah satu pertimbangan penting pada model GSTARIMA adalah matriks pembobot spasial. Secara umum, penelitian terkait GSTARIMA hanya berfokus pada pembobot spasial berorde-1 namun telah dikembangkan pembobot spasial berorde-2. Hal ini menjadi dasar agar dapat melakukan pengembangan metode terkait orde spasial yang lebih tinggi. Pendekatan radius yang digunakan pada pengelompokan orde pembobot spasial hingga orde ke-n menjadi kajian yang baru dan menarik. Pendekatan ini yang kemudian akan diformulasikan dengan kebalikan jarak antar lokasi berpangkat 1, 2, dan orde spasialnya. Pemilihan pembobot spasial berorde-n menjadi hal yang menarik untuk diteliti terlebih menentukan pembobot terbaik pada data luas serangan OPT utama tanaman padi. Berdasarkan pembobot spasial terbaik inilah kemudian akan dilakukan peramalan pada masing-masing provinsi seperti Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera Barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi, Provinsi Bengkulu, dan Provinsi Lampung terkait luas serangan wereng batang coklat pada tanaman padi untuk beberapa periode kedepan. Model yang sesuai dan terbaik pada data luas serangan relatif wereng batang coklat pada tanaman padi untuk Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera Barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi, Provinsi Bengkulu, Provinsi Sumatera Selatan, dan Provinsi Lampung secara simultan adalah GSTARIMA (1,0,0) dengan orde spasial kedua dimana alternatif matriks pembobot jarak yang digunakan berpangkat orde spasialnya. Hal ini didasarkan pada nilai RMSE terkecil yaitu sebesar 1.6716. Peramalan luas serangan relatif wereng batang coklat untuk bulan Januari 2017-Desember 2017 yang dihasilkan untuk kedelapan provinsi tersebut yang relatif meningkat.
Keyword: GSTARIMA, matriks pembobot spasial, wereng batang coklat

Judul: Pemodelan STARIMA dan GSTARIMA Luas Serangan Hama Penggerek Batang Padi menggunakan Bobot Clustering spatial
Abstrak: Hama Penggerek Batang Padi atau yang biasa disebut Sundep/Beluk merupakan hama utama bagi tanaman padi di Indonesia. Hama ini menyerang tanaman padi pada semua fase pertumbuhan tanaman padi mulai dari persemaian hingga panen. Data dari Dirjen Tanaman Pangan Kementerian Pertanian menunjukkan bahwa selama kurun waktu 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2010 hingga 2015 rata-rata luas serangan hama penggerek batang padi sebanyak 2% dari total luas lahan tanam petani di Indonesia sedangkan rata-rata luas serangan hama tanaman padi lainnya seperti Wereng Batang Coklat, Tikus, Blas, BLB/Kresek, dan Tungro yang hanya berkisar dibawah 1% dari total luas lahan tanam petani. Luas serangan hama penggerek batang pada setiap daerah untuk periode waktu tertentu merupakan salah satu data deret waktu peubah ganda yang di dalamnya terdapat faktor ruang (lokasi) dan waktu. Data deret waktu yang didalamnya terdapat faktor ruang dan waktu disebut model space time. Space time adalah salah satu pemodelan dalam data deret waktu peubah ganda yang merupakan bentuk khusus dari vector autoregressive integrated moving average (VARIMA) dimana model tersebut menggabungkan antara data ruang dan waktu. Model space time autoregressive integrated moving average (STARIMA) pertama kali diperkenalkan oleh Pfeifer dan Deutch (1980). STARIMA itu sendiri merupakan model time series yang dikembangkan dari model autoregressive integrated moving average (ARIMA) Box-Jenkins. Model STARIMA mengasumsikan nilai-nilai parameter sama untuk setiap lokasi sehingga model ini sesuai untuk karakteristik lokasi yang sama (homogen). Model generalized space time autoregressive integrated moving average (GSTARIMA) diperkenalkan oleh Borovkova, et al (2002) sebagai perluasan dari model STARIMA yang mengasumsikan nilai-nilai parameter yang berbeda untuk setiap lokasi yang pada kenyataannya lebih sering ditemukan dalam praktek. Pembobotan spasial berdasarkan informasi jarak atau ketetanggaan merupakan pendekatan spasial secara geografis yang selalu digunakan sebagai pembobot dalam analisis space time. Pendekatan spasial secara geografis sangat bergantung pada letak antar lokasi. Pada penelitian ini digunakan pembobot berdasarkan pendekatan secara alur distribusi. Pendekatan alur distribusi yang digunakan yaitu dengan mengelompokkan lokasi (clustering spatial) pada data luas serangan hama penggerek batang padi berdasarkan kemiripan habitat hama menggunakan analisis cluster fuzzy c-means. Data kemiripan habitat hama yang digunakan adalah data keadaan iklim dan juga data produktivitas padi setiap lokasi. Pusat antar kelompok yang diperoleh dari analisis cluster yang kemudian digunakan untuk menghitung matriks jarak antar lokasi. Model yang digunakan adalah STARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6 dan GSTARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6. Pembobot yang digunakan adalah bobot langkah ratu dan kebalikan jarak yang diperoleh berdasarkan pendekatan secara geografis serta bobot clustering spatial yang diperoleh berdasarkan pendekatan secara alur distribusi. Model GSTARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6 menggunakan bobot clustering spatial adalah model yang terbaik berdasarkan nilai RMSE dan MAPE terkecil yaitu nilai RMSE sebesar 0.450 dan nilai MAPE sebesar 14.898 %.
Keyword: hama penggerek batang padi, fuzzy c-means, space time, musiman

Judul: Studi Kasus Liver Neoplasia pada Anjing Shih Tzu
Abstrak: Liver neoplasia is the excessive and uncontrolled replication of hepatocytes that forms nodules visible in ultrasonography. The purpose of this study is to study and discuss the characteristic, diagnosis and treatment of liver neoplasm through the interpretation of ultrasonography and hematology in a Shih Tzu dog. Ultrasonography is conducted with a Chison Q8 ultrasound machine with a 5 to 7 MHz frequency convex probe on lateral recumbency. The blood cells, liver enzymes and nodules sizes were the main parameters in this study. The results in the period of three years from 2021 to 2023 were interpreted and supported with secondary data sources. The Shih Tzu dog is 14 years old in the year 2023 with a body weight of 5.21kg. No obvious clinical signs were observed during previous examinations. However, lethargy, vomiting and anorexia were recorded in its latest examination. Thrombocytosis, granulocytosis, high liver enzymes and hypoglycemia, which are some of the neoplastic clinical manifestations were also presented by this patient. Besides, liver neoplasm, spleen neoplasm and biliary sludge were the sonogram findings of this patient. The liver and spleen neoplasm was observed stable, while the biliary sludge volume fluctuated. The treatment strategy recorded is Ondansetron, Samylin®, Ornipural and Ursodeoxycholic acid.
Keyword: Blood biochemistry profile, Hematology, Liver Neoplasia, Shih Tzu, Ultrasonography