Judul: Metode ARIMA dan Fungsi Transfer pada Pemodelan Produktivitas Padi di Kabupaten Indramayu
Abstrak: Kabupaten Indramayu merupakan daerah penghasil produktivitas padi terbesar di Jawa Barat. Produktivitas padi dipengaruhi oleh faktor meteorologi yaitu curah hujan. Produktivitas padi akan dihubungkan secara fungsional dengan curah hujan dan produktivitas padi periode sebelumnya. Hubungan fungsional ini dibuat untuk membuat model peramalan produktivitas padi dengan memanfaatkan data deret waktu rata-rata produktivitas padi dan curah hujan di seluruh kecamatan di Kabupaten Indramayu dalam kurun waktu Januari 2013 hingga Desember 2019. Pemodelan produktivitas padi dilakukan dengan menggunakan metode ARIMA dan fungsi transfer dan metode terbaik akan digunakan untuk peramalan. Hasil model ARIMA menunjukkan bahwa produktivitas padi dipengaruhi oleh produktivitas padi satu bulan dan dua bulan sebelumnya. Model fungsi transfer menghasilkan bahwa produktivitas padi dipengaruhi oleh curah hujan delapan bulan sebelumnya. Metode terbaik yang digunakan untuk peramalan produktivitas padi adalah metode fungsi transfer dengan nilai MAPE dan korelasi berturut-turut sebesar 10.39% dan 0.65.
Keyword: ARIMA, curah hujan, fungsi transfer, produktivitas padi

Judul: Estimating The Productivity Of Rice Paddy Plants Using The Crop Simulation Model And Geographic Information System Approaches
Abstrak: Padi merupakan komoditas pertanian terpenting bagi sebagian besar masyarakat Indonesia. Salah satu upaya ketahanan pangan nasional adalah dengan meningkatkan produktivitas. Metode yang dapat digunakan untuk memprediksi potensi produktivitas padi antara lain yaitu model simulasi pertanian (MSP) dan sistem informasi geografis (SIG). Daerah penelitian ini adalah Kabupaten Indramayu dan Karawang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui potensi produktivitas padi sawah dengan menggunakan pendekatan MSP dan SIG. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data iklim, citra satelit Landsat 8, digital elevasi model, dan peta rupa bumi Indonesia (RBI) berupa sawah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa potensi produktivitas padi pada musim tanam pertama (November-Februari) menurut MSP dan SIG lebih tinggi dibandingkan musim tanam kedua (Maret dan Mei) di kedua wilayah tersebut. Rata-rata produktivitas tahun 2016-2020 menurut Badan Pusat Statistik (BPS) untuk wilayah Indramayu dan Karawang yaitu 6,16 dan 5,90 ton/ha. Hasil estimasi produktivitas padi yang diperoleh dari MSP memiliki nilai yang lebih tinggi dari data observasi (overestimation), sedangkan hasil produktivitas yang diperoleh dari pendekatan SIG lebih rendah dari data observasi (underestimation). Rata-rata produktivitas padi menurut MSP di Kabupaten Indramayu dan Karawang adalah 6,39 dan 7,10 ton/ha, sedangkan rata-rata produktivitas padi menurut SIG adalah 5,59 dan 5,78 ton/ha. Perbandingan data pengamatan dengan data ramalan menunjukkan bahwa akurasi pendekatan SIG lebih baik daripada MSP, yang ditandai dengan mean absolute percentage error (MAPE) yang lebih rendah. Nilai error yang diperoleh dari hasil MSP adalah 14,06% sedangkan error pendekatan SIG adalah 6,35%. Artinya, pendekatan yang digunakan sangat baik untuk menduga produktivitas padi di Indramayu dan Karawang., Rice is the most important agricultural commodity for most Indonesians. One of the national food security efforts is to increase productivity. Methods that can be used to predict rice productivity potential include agricultural simulation models (MSP) and geographic information systems (GIS). This research area is in the Indramayu and Karawang districts. The purpose of this study was to determine the potential productivity of paddy rice using the MSP and GIS approaches. The data used in this research are climate data, Landsat 8 satellite images, digital elevation model, and rupa bumi Indonesia (RBI) map of paddy fields. The results showed that the potential productivity of rice in the first growing season (NovemberFebruary) according to MSP and GIS is higher than the second growing season (March and May) in both regions. The average productivity for 2016-2020 according to Badan Pusat Statistik (BPS) for Indramayu and Karawang are 6.16 and 5.90 tons/ha. The estimated rice productivity obtained from MSP has a higher value than the observation data (overestimation), while the productivity results obtained from the GIS approach are lower than the observation data (underestimation). The average rice productivity according to MSP in Indramayu and Karawang Districts is 6.39 and 7.10 tons/ha, while the average rice productivity according to GIS is 5.59 and 5.78 tons/ha. Comparison of observed data with forecast data shows that the accuracy of the GIS approach is better than MSP, which is characterized by a lower mean absolute percentage error (MAPE). The error obtained from the MSP results was 14.06% while the GIS approach error was 6.35%. This means that the approach
Keyword: MAPE, MSP, GIS, Rice, Productivity

Judul: Light Microscope Study of ConnectiveTissue in The Spleen of Common Rousette Bat (Rousettus amplexicaudatus)
Abstrak: The spleen is the largest lymphoid organ. As a secondary lymphoid organ, in addition to its immune function, the spleen also has functions as blood filtration, storage, and hematopoiesis. The spleen has different morphologies between species that support different physiological functions, one of which is the difference in the structure of the capsule and trabeculae. Capsule and trabeculae of the spleen generally consist of connective tissue and smooth muscle. The thickness of smooth muscle composed together with connective tissue in the capsule and trabecula determines the function of the spleen that is divided spleen into three storage, defense, and intermediate. Bats are the reservoir of various zoonotic diseases. Bats are thought to have unique immune systems compared to other mammals but the characteristics of its immune organs such as the spleen have never been studied before. This study was conducted to examine the characteristics of capsulae and trabecula of the Common Rousette (Rousettus amplexicaudatus).
Keyword: