Judul: Determination of Parameters for the COVID-19 Pandemic Based on the Sigmoid Discrete Model
Abstrak: Fisika merupakan ilmu yang memodelkan fenomena alam semesta. Dalam fisika ada ilmu yang mempelajari tentang sistem terdiri atas sub-sistem yang berinteraksi dibawah interaksi nonlinier yang dinamakan sistem kompleks. Salah satu fenomena yang terjadi belakangan ini adalah Coronavirus disease (COVID-19). COVID-19 merupakan pandemi yang sampai tahun 2021 menjadi penyakit yang sedang populer didunia. Setiap penyakit menular memiliki pola penyebaran virus dan penelitian ini bertujuan untuk mencari parameter pandemi COVID-19 yang terdiri atas basic reproduction rate dan physical distancing, penelitian ini dikerjakan dengan model diskrit sigmoid menggunakan fungsi sigmoid dengan melakukan fitting-curve terhadap literatur data COVID-19. Hasil penelitian ini akan berupa nilai basic reproduction rate dan physical distancing di berbagai negara. Hal yang berbeda dengan penelitian lain adalah adanya parameter baru yaitu physical distancing. Hasil tersebut dapat digunakan sebagai acuan untuk jumlah vaksin di suatu wilayah, Physics is a science that models phenomena of the universe. In physics, there is a study that learns systems consisting of subsystems that interact under nonlinear interactions which is named Complex System. An instance of the latest phenomena is Coronavirus Disease (COVID-19) outbreaks.This epidemic has not ended until now and the authorities are trying to end the inconveniences that have been caused to the world community as a result of it. Each zymotic has their own pattern of spread and this research aims to find the parameters of COVID-19 which consists of basic reproduction rate and physical distancing. This study was conducted with a discrete sigmoid model using sigmoid function by performing fitting-curve of COVID-19 data from literature. The result of this study will be basic reproduction rate and physical distancing values in various countries. Physical distancing is a new parameter that makes this study different from others studies.
Keyword: COVID-19, Basic reproduction rate, Sigmoid Function, physical distancing

Judul: Prediksi Epidemi Coronavirus Disease 2019 Menggunakan Model Dinamika SIR
Abstrak: Penelitian ini bertujuan memprediksi epidemi Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) menggunakan model Susceptible-Infectious-Recovered (SIR). Model ini telah banyak digunakan untuk menggambarkan evolusi waktu epidemi penyakit menular. Versi asli model Kermack dan McKendrick yang digunakan dalam penelitian ini mencakup laju penyebaran infeksi oleh individu yang terinfeksi per hari ketika individu tersebut berinteraksi dengan populasi yang rentan (parameter β) dan laju pemulihan untuk menentukan jumlah individu yang pulih (parameter γ). Estimasi parameter tersebut ditentukan dalam model SIR tiga kompartemen dengan proses reduksi sekuensial matematis dari persamaan model pertumbuhan logistik. Karena parameter ini merupakan karakteristik dasar evolusi waktu epidemi, maka model selalu diuji dan diterapkan pada data terbaru dari kasus COVID-19 yang terkonfirmasi. Model sederhana ini dapat diandalkan untuk menggambarkan dinamika epidemi COVID-19, tidak hanya secara kualitatif tetapi juga secara kuantitatif dengan tingkat korelasi tinggi antara data aktual dengan hasil prediksi. Model SIR dapat mendemonstrasikan dengan jelas karakteristik parameter yang dapat mencerminkan upaya pencegahan penyebaran wabah COVID-19. Penelitian ini menjadikan Singapura, Arab Saudi, Filipina, dan Indonesia sebagai wilayah yang dijadikan objek penelitian., This study aims to predict the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) epidemic using the Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) model. This model has been widely used to describe the time evolution of infectious disease epidemics. The original version of the Kermack and McKendrick model used in this study included the rate of spread of infection by infected individuals per day when the individual interacted with a susceptible population (parameter β) and recovery rate to determine the number of recovered individuals (parameter γ). The parameter estimates were determined in a three-compartment SIR model with a mathematical sequential reduction process from the logistic growth model equation. Since this parameter is a basic characteristic of the time evolution of the epidemic, the model is always tested and applied to the latest data from confirmed COVID-19 cases. This simple model still seems reliable enough to describe the dynamics of the COVID-19 epidemic, not only qualitatively but also quantitatively with a high degree of correlation between the actual data and the predicted results. This model can clearly demonstrate the characteristics of the parameters that can reflect the efforts to prevent the spread of the COVID-19 outbreak by each country. This research makes Singapore, Saudi Arabia, Philippines, and Indonesia as the research object.
Keyword: compartement, COVID-19, epidemic, estimation, pandemic

Judul: Budidaya Tanaman Coklat (Theobroma cacao L.) di Proyek Bangun Purba PT Perkebunan VI, Sumatera Utara
Abstrak: Botani Tanaman Coklat Tanaman coklat (Theobroma cacao L.), mulanya merupakan pohonan liar di hutan jazirah Amazone, Amerika Selatan yang kemudian dibudidayakan oleh suku Indian Maya dan Aztek (Wood, 1975). Menurut Cheesman (1944), tanaman coklat dapat diklasifikasikan kedalam divisio Spermatophyta, kelas Dicotyledonae, ordo Malvales, famili Sterculiaceae, genus Theobroma dan species Theobroma cacao. Secara garis besar di- bedakan atas tiga jenis, Criollo yang menghasilkan biji coklat kering dikenal dengan "fine flavour cocoa" atau "edel cocoa" seluruhnya hampir berbiji putih dan fermentasinya cepat. Tipe Forastero mutunya rendah dan disebut "bulk cocoa", bijinya gepeng dan selalu ungu dengan masa fermentasi lama, sedangkan tipe Trinitario merupakan hasil persilangan antara tipe Criollo dan Forestero (Soenaryo dan Situmorang, 1978). Ciri-ciri coklat tipe Trinitario adalah tongkol berwarna hijau atau merah dengan kotiledon berwarna ungu muda sampai ungu tua (Butar-butar, 1980). ...
Keyword: