Judul: Pendugaan produktivitas cabai berdasarkan pola panen untuk wilayah Kabupaten Cianjur
Abstrak: Komoditas hortikultura meliputi sayur-sayuran, buah-buahan, tanaman hias dan obat-obatan merupakan salah satu komoditas unggulan sektor pertanian karena memberikan kontribusi yang cukup besar terhadap devisa negara. Selain itu beberapa komoditas hortikultura seperti cabai dan bawang merah sangat besar pengaruhnya terhadap tingkat inflasi. Oleh karena itu, perencanaan dan penanganan komoditas hortikultura yang tepat akan memberikan dampak yang sangat baik bagi perekonomian Indonesia. Masalah yang dihadapi dalam penanganan komoditas hortikultura salah satunya adalah ketersediaan data hortkultura. Data hortikultura yang sangat penting meliputi data produksi, luas panen dan produktivitas. Data produktivitas dihitung berdasarkan data produksi dan luas panen dikumpulkan melalui survey pertanian. Namun metode yang digunakan masih bersifat subjektif sehingga data yang diperoleh tidak akurat sehingga dilakukan pengukuran langsung produktivitas tanaman hortikultura dengan menggunakan metode Rumpun Counting(RC). Metode Rumpun Counting merupakan metode pengukuran produktivitas langsung dengan cara mengukur produktivitas pada rumpun tanaman pada plot terpilih. Pengukuran produktivitas langsung di lapangan masih mengalami kendala khususnya pada komoditas hortikultura seperti cabai yang memiliki waktu panen yang berulang. Petugas harus lebih teliti dalam mengamati dan mencatat hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk menduga produktivitas cabai dengan menyederhanakan pengumpulan data di lapangan. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari dua jenis, yaitu data primer dan data simulasi. Data primer merupakan data produksi dari 19 plot contoh pada empat Kecamatan di Kabupaten Cianjur, sedangkan data simulasi yang digunakan adalah data produktivitas 1000 petani yang dibangkitkan sebanyak 300 kali. Penelitian ini dibagi menjadi tiga tahap. Tahap 1 eksplorasi data, Tahap 2 membangun model, Tahap 3 simulasi dan analisis. Kesalahan (error) yang terjadi pada saat pengumpulan data di lapangan antara lain pada proses listing petani, penentuan plot contoh serta pengukuran produksi plot contoh. Hasil eksplorasi produksi plot contoh menunjukkan bahwa pola produktivitas cabai di Kabupaten Cianjur dapat dikelompokkan menjadi enam kelompok. Pengelompokan dilakukan berdasarkan pola produktivitas dan karakteristik dari plot contoh di lapangan. Karakteristik plot contoh antara lain adalah jenis cabai, varietas cabai, cara tanam, teknik perawatan dan budidaya serta lokasi. Model yang digunakan untuk menduga produktivitas setiap kelompok..dst
Keyword: Produktivitas cabai, Rumpun Counting, Pola panen, RSE (Relative Standard Error)

Judul: Reduksi Frekuensi Amatan Panen Untuk Pendugaan Produktivitas Cabai Rawit di Kabupaten Magelang dengan Pendekatan Simulasi.
Abstrak: Hortikultura merupakan salah satu sektor strategis dalam bidang pertanian. Subsektor hortikultura berperan penting dalam penyediaan produk pangan, kesehatan dan kosmetika, budaya dan parawisata, perdagangan, penciptaan PDB serta penyerapan tenaga kerja. Dalam penciptaan PDB misalnya, subsektor hortikultura menyumbang sebesar 26.34% dari total sumbangan PDB sektor pertanian terhadap PDB nasional. Salah satu kebijakan pengembangan hortikultura di Indonesia adalah pengembangan sistem informasi manajemen hortikultura. Perhatian utama dari kebijakan tersebut adalah untuk memperoleh data yang akurat dan mutakhir dalam waktu yang singkat. Hal tersebut dilakukan melalui penyempurnaan metode pengumpulan, pengolahan serta peningkatan data dan informasi, dan sinkronisasi data statistik hortikultura (Zulkarnain 2009). Data dan informasi tersebut diperlukan baik dalam proses pengambilan kebijakan, menyampaikan informasi, maupun dalam mengevaluasi kinerja. Pada proses pengumpulan data hortikultura di lapangan, petugas seringkali mengalami kendala terutama untuk komoditas yang melakukan panen berulang seperti cabai. Dalam satu periode tanam, cabai dapat dipanen 15‐17 kali jika musim dan perawatannya baik. Namun, umumnya sebanyak 10‐12 kali panen. Metode yang digunakan untuk pengumpulan data cabai adalah melakukan pengukuran produksi yang dilakukan oleh petugas setiap kali panen. Para petugas di lapangan diharuskan untuk melakukan pengukuran secara berkala selama periode panen. Hal demikian tentu sangat menguras waktu, tenaga dan dana yang tidak sedikit. Selain itu, letak plot contoh yang seringkali jauh dan sulit dijangkau juga menjadi kendala dalam proses pengukuran di lapangan. Berangkat dari kondisi itu, muncul gagasan untuk menyederhanakan teknik pengumpulan data di lapangan dengan mengurangi frekuensi amatan dalam periode panen. Evaluasi pengurangan frekuensi amatan panen dilakukan dengan pendekatan simulasi. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah menentukan model terbaik yang menggambarkan pola produktivitas cabai rawit di Kabupaten Magelang dan mengevaluasi pengurangan frekuensi amatan panen dalam pendugaan produktivitas secara keseluruhan. Penelitian ini menggunakan 2 jenis data yaitu data primer dan data simulasi. Data primer diperoleh dari hasil survei produksi cabai rawit oleh Dirjen Hortikultura pada beberapa plot contoh di Kabupaten Magelang, Provinsi Jawa Tengah tahun 2018. Data simulasi diperoleh dengan membangkitkan data produktivitas berdasarkan parameter-parameter dari data primer. Peubah yang dibangkitkan adalah produktivitas cabai setiap petani per panen. Prosedur analisis data yang dilakukan pada penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap yaitu eksplorasi data, identifikasi model dan simulasi. Eksplorasi data dilakukan untuk memperoleh gambaran data secara umum. Bagian akhir dari tahap ini adalah mengelompokan nilai-nilai produktivitas masing-masing plot contoh berdasarkan kemiripan pola produktivitasnya. Selanjutnya adalah melakukan identifikasi model. Model yang dicobakan antara lain, Model Pertumbuhan Logistik, Model Pertumbuhan Eksponensial, Model Pertumbuhan Monomolekular, Model Kuadratik, Model Kubik, dan Model B-Spline Linier. Pemilihan model terbaik dilakukan berdasarkan nilai 𝑅������2 dan MAPE. Tahap berikutnya simulasi. Dalam proses simulasi dimulai dengan membangkitkan data produktivitas populasi melalui model yang sudah diperoleh pada tahap sebelumnya. Selain model tersebut, parameter lain seperti ragam produktivitas, proporsi jumlah petani contoh dalam kelompok terhadap total petani dan jumlah waktu panen setiap kelompok juga digunakan dalam pembangkitan data produktivitas. Langkah terakhir dari proses simulasi adalah dengan pendugaan produktivitas melibatkan beberapa faktor seperti ukuran contoh (15, 45 dan 90), banyak amatan panen (1, 2 atau 3 kali) dan metode penarikan contoh (Penarikan contoh acak sederhana dan penarikan contoh acak berlapis). Evaluasi hasil pendugaan dilihat dari nilai ragam dan biasnya.
Keyword: B-Spline, penarikan contoh acak berlapis, produktivitas, simulasi

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: