Judul: Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produktivitas Padi di Pulau Sumatera, Jawa dan Sulawesi.
Abstrak: Kajian ini bertujuan untuk menganalisis kecenderungan produktivitas padi dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas padi di Sumatera, Jawa dan Sulawesi serta memberikan rekomendasi kebijakan untuk peningkatan produktivitas beras nasional yang berkelanjutan. Sesuai dengan tujuan dengan tujuan pembangunan berkelanjutan (SDGs) dan Rencana Pembangunan Indonesia baik jangka panjang maupun jangka menengah. tujuan utama adalah untuk menjaga ketahanan pangan karena pertanian padi menghasilkan beras sebagai bahan pangan pokok penduduk Indonesia yang terus meningkat. Peningkatan jumlah penduduk mengharuskan produksi beras meningkat juga untuk menjaga ketahanan pangan tersebut dan kemandirian negara. Peningkatan produksi dapat dilakukan dengan meningkatkan luaslahan tanam atau meningkatkan produktivitas padi. Peningkatan produktivitas padi adalah cara yang paling baik karena dengan meningkatkan luas lahan sulit dilakukan dikarenakan tingginya angka konversi lahan sawah menjadi nonsawah. Pemerintah dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2020-2024 memiliki target peningkatan produktivitas 5% setiap tahun. Untuk memenuhi target peningkatan produktivitas tersebut pemerintah telah memberikan dorongan dan dukungan dalam banyak bentuk, seperti memberikan anggaran untuk subsidi pupuk, bantuan alat dan mesin pertanian, benih bibit unggul dan lain sebagainya. Bantuan dan dukungan dalam peningkatan produktivitas padi tersebut dalam dua tahun berjalan RPJMN 2020-2024 tidak memenuhi target dan dalam sembilan tahun terakhir produktivitas padi berfluktuasi. Kontribusi peningkatan produktivitas paling besar berasal dari 3 pulau sentra padi yaitu pulau Sumatera, Jawa dan Sulawesi dengan total kontribusi 90% dari total produksi nasional, sehingga dengan mengoptimalkan produktivitas padi pada tiga pulau tersebut akan besar dampaknya pada produksi sebaliknya jika terjadi goncangan pada produksi padi pada tiga pulau ini maka produksi nasional akan terkena imbas. Produktivitas padi secara nasional berfluktuasi dari tahun ke tahun dan di setiap sentra pulau produktivitas produksi padi berbeda-beda walaupun sudah banyak dukungan pemerintah untuk pertanian. Produktivitas padi dapat ditingkatkan apabila faktor faktor yang mempengaruhinya ditingkatkan, jadi penting untuk mengetahui faktor-faktor apa yang mempengaruhi produktivitas padi di pulau Sumatera, Jawa dan Sulawesi. Selanjutnya dengan mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi produktivitas dapat menjadi rekomendasi kebijakan yang tepat yang dapat di lakukan pemerintah dalam tujuan meningkatkan produktivitas. Penelitian ini menggunakan data dari berbagai instansi terkait dari 22 provinsi yang dicakup dari tiga pulau sentra padi yaitu Sumatera, Jawa dan Sulawesi dalam waktu sembilan tahun yaitu periode 2013 hingga 2021. Data dianalisis menggunakan model regresi data panel statis dengan model yang digunakan yaitu FEM (Fixed Effect Model) dengan robust standard error untuk mengatasi pelanggaran asumsi heteroskedastisitas. Hasil estimasi menunjukkan variabel pengadaan beras dalam negeri dan harga pembelian pemerintah memiliki pengaruh yang signifikan terhadap produktivitas padi di Sumatera, Jawa dan Sulawesi. Variabel yang tidak memiliki pengaruh terhadap produduktivitas padi di pulau Sumatera, Jawa dan Sulawesi adalah pupuk subsidi, bantuan alat dan mesin pertanian, penyuluh pertanian, tenaga kerja pertanian, harga pembelian pemerintah tahun sbelunya dan pengadaan beras dalam negeri tahun sebelumnya. Mayoritas variabel tidak memiliki pengaruh terhadap produktivitas padi di pulau Sumatera, Jawa dan Sulawesi membuktian bahwa input bersubsidi yang dilakukan pemerintah belum mampu meningkatkan produktivitas, apabila di telisik bahwa upaya pemerintah untuk penigkatan produktivitas belum memerikan hasil yang nyata. Pemerintah perlu menelaah ulang kebijakan perberasan yang selama ini dilakukan, perlu pengawasan yang ketat agar kebijakan tersebut sampai pada petani langsung, agar tdak ada kerugian yang diterima
Keyword: kebijakan, padi, produktivitas, FEM, policy, rice, productivity, FEM

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: