Judul: Analisis Spasial Indeks Pertanaman dan Produktivitas Padi Sawah di Dusun 1 Desa Purwasari, Kabupaten Bogor
Abstrak: Peningkatan indeks pertanaman (IP) padi merupakan salah satu upaya yang dilakukan Badan Litbang Pertanian untuk meningkatkan produksi padi (Supriatna 2012). Selain melalui peningkatan IP, upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan ketersediaan beras di suatu wilayah adalah meningkatkan produktivitas padi. Menurut Nduru et al. (2014), agar dapat menghasilkan produktivitas yang cukup tinggi perlu pemahaman mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas padi, seperti benih, tenaga kerja, pupuk, dan lainlain. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penyebaran IP dan produktivitas padi sawah serta hubungan dan faktor-faktor yang mempengaruhi keduanya. Analisis spasial IP dan produktivitas padi menggunakan Analyzing Patterns dengan pendekatan Average Nearest Neighbor yang menunjukkan pola spasial obyek. Analisis faktor yang mempengaruhi produktivitas menggunakan multiple regression. Sedangkan analisis hubungan IP dan produktivitas menggunakan analisis korelasi. Penelitian diawali dengan mengidentifikasi petakan sawah menggunakan citra Ikonos tahun 2010. Unsur interpretasi yang digunakan dalam mengidentifikasi petakan lahan sawah adalah bentuk, warna, ukuran, tekstur, dan pola. Hasil analisis akurasi petakan sawah yang diperoleh sebelum dan setelah verifikasi adalah 80.88%. Indeks Pertanaman (IP) padi yang diterapkan petani di lokasi penelitian antara lain: 300, 200, 100, dan <100. Kelompok IP 200, 100, dan <100 memiliki pola menyebar, sedangkan kelompok IP 300 memiliki pola bergerombol. Kemiringan lereng mempengaruhi penerapan IP padi, yaitu sawah yang terletak di daerah datar lebih sering ditanami padi dibandingkan sawah yang terletak di daerah berlereng. Berdasarkan hasil wawancara, penerapan IP 300 paling banyak dipengaruhi oleh kondisi tanah selalu basah, penerapan IP 200 paling banyak dipengaruhi oleh keinginan petani untuk mengistirahatkan tanah, penerapan IP 100 paling banyak dipengaruhi oleh lebih menguntungkan palawija, dan penerapan IP <100 paling banyak dipengaruhi oleh masalah irigasi. Produktivitas padi di lokasi penelitian terbagi menjadi tiga kelompok, yaitu <50 kw/ha, 50-75 kw/ha, dan 76-100 kw/ha. Ketiga kelompok produktivitas tersebut memiliki pola menyebar. Hasil analisis multiple regression menunjukkan bahwa benih, tenaga kerja, pupuk urea, pupuk SP-36, pupuk KCl, pupuk NPK, pestisida, dan jarak terhadap irigasi secara serempak tidak berpengaruh signifikan terhadap produktivitas padi. Kemudian dilakukan analisis secara deskriptif, yang menunjukkan bahwa penggunaan benih, tenaga kerja, dan pupuk berpengaruh terhadap produktivitas padi. Produktivitas rata-rata paling tinggi terdapat pada sawah yang menerapkan IP 100, sedangkan paling rendah pada sawah dengan IP 300. Hasil analisis korelasi dan nilai R square sebesar 0.0224 menunjukkan bahwa tidak ada hubungan antara produktivitas dan IP padi.
Keyword: Indeks Pertanaman, Produktivitas, Analyzing Pattern, Multiple regression

Judul: Analisis Spasial Produktivitas Padi di Kelompok Tani Silihasih 1, Desa Bojongpicung, Kabupaten Cianjur
Abstrak: Kebutuhan beras yang terus meningkat perlu diimbangi dengan dukungan pemerintah dalam menjamin keberlangsungan petani dalam melakukan usaha tani. Sejak tahun 2015, pemerintah menyelenggarakan program asuransi pertanian yang bertujuan memberikan ganti rugi kepada petani apabila lahannya mengalami gagal panen akibat banjir, kekeringan, ataupun serangan OPT (Organisme Pengganggu Tanaman). Kaitannya dengan program asuransi pertanian, pemanfaatan data dan informasi penginderaan jauh dapat dimanfaatkan sebagai alat untuk memudahkan dalam menghitung luas petakan sehingga dapat menghemat waktu. Media yang digunakan yaitu Citra Satelit Resolusi Tinggi (CSRT) dapat diketahui kemampuannya dalam menyediakan informasi berbasis petakan. Dalam upaya meningkatkan produktivitas padi perlu dilakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas sehingga dapat diketahui perlakuan yang tepat terhadap faktor-faktor tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui kemampuan citra Quickbird dalam mengidentifikasi petakan sawah, menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas padi di lokasi penelitian, mengetahui kaitan peta petakan produktivitas dengan asuransi pertanian serta membuat peta pola sebaran produktivitas padi di lokasi penelitian. Penelitian dilakukan di lahan sawah Kelompok Tani Silihasih 1 Desa Bojongpicung Kecamatan Bojongpicung Kabupaten Cianjur dari bulan April hingga Juli 2019. Penelitian diawali dengan mengidentifikasi petakan sawah pada Citra Quickbird tahun 2017 menggunakan 8 unsur interpretasi citra yaitu rona atau warna, tekstur, bentuk, pola, ukuran, bayangan, asosiasi, dan situs. Uji akurasi dilakukan dengan membandingkan jumlah petakan hasil interpretasi citra dengan jumlah petakan yang terdapat di lapangan. Pemetaan produktivitas padi dilakukan menggunakan analisis ANN dan interpolasi IDW, Ordinary Kriging, Natural Neighbor, serta Tension Spline berdasarkan data 35 sampel produktivitas berupa bobot 9 rumpun padi di tiap petakan yang dikonversi menjadi satuan ton per Ha. Uji validasi hasil interpolasi dilakukan untuk memperkirakan tingkat akurasi metode yang dipilih dengan cara membandingkan jumlah titik uji yang sesuai kelasnya dengan jumlah total titik uji serta menggunakan uji RMSE. Analisis faktor-faktor produktivitas padi dilakukan menggunakan analisis regresi linier berganda dengan variabel terikat berupa produktivitas padi serta variabel bebas berupa IP, jarak tanam, perlakuan pengembalian jerami, usia panen, varietas, jumlah bibit, usia bibit, dosis pupuk Urea, dosis pupuk SP36, dosis pupuk KCl, dosis pupuk NPK, tingkat serangan HDB, blas, dan ulat penggerek, luas kepemilikan total, serta status kepemilikan. Hasil identifikasi petakan sawah sebelum dan sesudah verifikasi didapatkan tingkat akurasi sebesar 98.60%. Data produktivitas padi yang diambil secara riil memiliki rata-rata sebesar 7.09 Ton/Ha Gabah Kering Panen (GKP) sedangkan data produktivitas padi yang diperoleh melalui wawancara memiliki rata-rata sebesar 4.60 Ton/Ha GKP. Data riil lebih mendekati literatur dari BPS (2018) yang menyatakan bahwa produktivitas padi rata-rata Kabupaten Cianjur sebesar 6.83 Ton/Ha GKP. Pemetaan produktivitas memiliki pola dominan menyebar. Tingkat kevalidan interpolasi paling tinggi hingga paling rendah yaitu Tension Spline sebesar 100% pada pemetaan 3 kelas dan 5 kelas, Natural Neighbor sebesar 80% pada pemetaan 3 kelas dan 60% pada pemetaan 5 kelas, Ordinary Kriging sebesar 40% pada pemetaan 3 kelas dan 5 kelas, serta IDW sebesar 40% pada pemetaan 3 kelas dan 5 kelas. Hasil analisis regresi menunjukkan faktor yang berpengaruh nyata terhadap produktivitas ialah perlakuan pengembalian jerami, varietas, usia bibit, serta dosis pupuk Urea. Sebanyak 4 petak dengan produktivitas terendah diasumsikan sebagai lokasi yang diduga akan memperoleh klaim asuransi. Produktivitas rendah terdapat pada lokasi dengan serangan blas tinggi. Hasil akhir
Keyword: Citra Quickbird, produktivitas padi, analisis regresi berganda, asuransi pertanian

Judul: Mathematical model of Hematopoietic Stem Cell in Chronic Myelogenous Leukemia with and without Therapy
Abstrak: Leukemia or blood cancer is a diverse group of neoplastic disease, characterized by the multiplication of abnormal leukocytes or malignant transformation of blood-forming cells in bone marrow and lymphoid tissues. One of the most common types of leukemia is Chronic Myelogenous Leukemia (CML), which is usually diagnosed by the presence of certain chromosomal abnormalities, the so-called Philadelphia chromosome (Ph). One of the treatments of CML is Granulocyte Colony-Stimulating Factor (G-CSF). In this paper, we discuss two Hematopoietic Stem Cell (HSC) models, i.e. HSC without treatment and HSC with G-CSF treatment. The model of HSC without treatment included three equations representing the dynamics of HSC, leukocyte and platelet. Whereas, the model of HSC with G-CSF treatment includes the previous three equations and adds two more equations representing G-CSF injection and G-CSF circulation. The stability behavior of the system approaching the equilibrium points in the simulation study is carried out using Mathematica 7.0. The simulation results show that the G-CSF treatment can successfully decrease the number of HSC, which means reducing the CML.
Keyword: