Judul: Smart Pricing Model for Agricultural Food Products Based on Entropy Function Optimization and Time Series Prediction
Abstrak: Produk pangan hasil pertanian adalah produk pangan segar yang berasal dari tumbuhan dan hewan serta belum mengalami pengolahan. Masalah penentuan harga terbaik diperlukan bagi petani untuk keberlangsungan usahanya. Jika harga terlalu rendah dapat mengakibatkan kerugian dan sebaliknya jika harga terlalu tinggi dapat mengakibatkan rendahnya daya beli produk. Beberapa faktor yang mempengaruhi penetapan harga di petani meliputi kualitas produk, keekonomisan usahatani, prediksi harga, penawaran, permintaan, resiko, persaingan, kebijakan pemerintah, serta mekanisme distribusi produk. Berdasarkan hal tersebut, dilakukan pengembangan model harga cerdas untuk produk pangan hasil pertanian. Model harga cerdas produk pangan hasil pertanian (model harga cerdas) merupakan penerapan konsep kecerdasan buatan guna memberikan rekomendasi harga jual terbaik kepada petani. Pengembangan model menggunakan konsep multi objective entropy optimization problem (MOEOP) dan konsep optimasi berkendala prediksi deret waktu (optimization poblem with time series forecasting constraints/OPTSFC). Model harga cerdas diselesaikan menggunakan smart reading algorithm (algoritma SRA). Kebaruan penelitian dalam tulisan ini meliputi model harga cerdas, MOEOP, OPTSFC, algoritma SRA dan teorema nilai prediksi. MOEOP merupakan penggabungan antara multi objective optimization dengan entropy optimization problem (EOP). Konsep entropy digunakan untuk menghasilkan solusi yang seragam/beragam berdasarkan peluang suatu kejadian. Dalam model harga cerdas, konsep entropy digunakan untuk memperoleh harga yang beragam pada setiap produk yang sama dengan kualitas yang berbeda. Hasil percobaan penelitian menunjukkan bahwa fungsi EOP memiliki pengaruh yang nyata terhadap model MOEOP berdasarkan uji ANOVA pada tingkat 0,05. OPTSFC merupakan masalah optimasi yang memiliki kendala berupa hasil prediksi deret waktu dalam bentuk interval. Dalam model harga cerdas, prediksi deret waktu berupa harga yang berlaku di petani pada esok hari. Penyelesaian OPTSFC dilakukan secara bertahap dengan menyelesaikan prediksi deret waktu yang kemudian dilanjutkan dengan penyelesaian masalah optimasi. Hasil percobaan penelitian menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai akurasi akan menghasilkan rekomendasi yang mendekati hasil prediksi. Hasil tersebut telah dituangkan dan dibuktikan secara formal dalam teorema nilai prediksi. Dalam teorema nilai prediksi, ketika nilai akurasi prediksi deret waktu mendekati nilai satu (sempurna) maka rekomendasi harga dari penyelesaian masalah optimasi akan mendekati harga prediksi deret waktu. Teorema ini berguna untuk memperkirakan solusi masalah optimasi tanpa harus menggunakan algoritma optimasi saat nilai akurasi prediksi mendekati sempurna. Penyelesaian model harga cerdas dilakukan menggunakan algoritma SRA. Algoritma SRA merupakan suatu langkah cerdas dalam menentukan teknik penyelesaian suatu masalah berdasarkan kriteria yang ada. Ide dari algoritma SRA berasal dari berbagai teknik membaca dalam pembelajaran bahasa inggris di mana setiap teknik yang ada memiliki tujuan yang berbeda. Dalam algoritma SRA, komputer dianalogikan mampu menentukan teknik membaca/pembelajaran suatu data yang tepat berdasarkan kriteria yang disusun atas tujuan yang jelas. ...
Keyword: Deret Waktu, Entropy, Model Harga Cerdas, Optimasi, Produk Pangan Hasil Pertanian

Judul: DESAIN MODEL PREDIKSI HARGA KOMODITI PERTANIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY
Abstrak: Sektor pertanian mempunyai peran penting dalam pembangunan ekonomi nasional. Hal ini dapat dilihat dari kontribusi terhadap Produk Domestik Bruto (PDB), penyerapan tenaga kerja, penciptaan kesempatan kerja/berusaha, peningkatan pendapatan masyarakat, dan sumber perolehan devisa. Pada negara berkembang seperti Indonesia, pertanian masih merupakan tulang punggung bagi 38 juta penduduk. Liberalisasi perdagangan yang berdampak pada serbuan impor produk pertanian akan berpengaruh pada produksi produk pertanian dalam negeri. Pengaruh fluktuasi harga pertanian lebih besar bila dibandingkan dengan fluktuasi produksi. Keadaan ini dapat menyebabkan petani menderita kerugian dalam jangka pendek sehingga menimbulkan kurangnya keinginan untuk melakukan investasi di sektor pertanian atau petani akan beralih ke komoditas yang memiliki harga jual yang lebih tinggi. Fluktuasi harga komoditas pertanian saat ini sudah mencapai kondisi serius sebagai akibat peningkatan permintaan tidak diimbangi dengan penawaran yang cukup. Peramalan harga komoditas pertanian berjangka merupakan subjek penting dalam domain pertanian, tidak hanya dalam memberikan informasi harga komoditas pertanian terlebih dahulu yang diandalkan oleh pengambil keputusan, tetapi juga mengurangi ketidakpastian dan risiko pasar pertanian. Dengan metode Long Short Term Memory (LSTM) lebih akurat dalam memprediksi harga komoditas pertanian berjangka. Estimasi harga di bidang pertanian diperlukan untuk meramalkan harga pasar komoditas yang dipilih, dan hal ini mendukung petani untuk menjadwalkan operasi budidaya sehingga memperoleh keuntungan lebih. Prediksi harga pasar merupakan hal yang wajib bagi sektor swasta dan publik untuk merencanakan dan melaksanakan program pembangunan pertanian guna menstabilkan harga pasar komoditas. Pada penelitian ini dibandingkan prediksi harga antara Provinsi Jawa Barat dan Provinsi DKI Jakarta, karena sebagian komoditas pertanian yang ada di DKI Jakarta dipasok dari wilayah Jawa Barat. Dengan selelisih harga yang signifikan, nantinya akan menjadi acuan bagi petani di Jawa Barat untuk mensuplai lebih banyak produk komoditas pertanian mereka ke wilayah DKI Jakarta. Dengan hasil prediksi harga dengan harga aktual yang akan digunakan oleh para petani dan pebisnis untuk menentukan bagaimana keputusan mereka. Perbandingan dengan wilayah DKI Jakarta dimaksudkan untuk menjadi referensi petani untuk bisa menjual produk pertaniannya kewilayah luar provinsinya sendiri.
Keyword: Fluktuasi Harga, Komoditas Pertanian, Long Short Term Memory, Pembangunan Nasional, Prediksi Harga

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: