Judul: Pendapatan Usahatani Kentang Berdasarkan Tiga Sentra Produksi  di Indonesia
Abstrak: Sentra produksi kentang di Indonesia terdapat di Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur. Adanya perbedaan lokasi (spesifik lokasi), perkembangan harga input dan harga output dapat memengaruhi pendapatan usahatani kentang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik usahatani kentang, struktur biaya, penerimaan dan pendapatan usahatani kentang dan menganalisis profitabilitas usahatani kentang di tiga sentra produksi. Data yang digunakan adalah data sekunder yang bersumber dari Survei Struktur Ongkos Usaha Tanaman Kentang Tahun 2018 yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Jumlah sampel petani kentang sebanyak 517 petani. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis struktur biaya, penerimaan, pendapatan, dan R/C rasio usahatani kentang di tiga sentra produksi. Hasil analisis menunjukkan bahwa rata-rata pendapatan atas biaya tunai usahatani kentang per hektar di Jawa Barat sebesar Rp47.822.500, Jawa Tengah sebesar Rp53.091.100, dan Jawa Timur sebesar Rp39.027.400. Hal ini menunjukkan bahwa usahatani kentang mampu memberikan keuntungan bagi petani. Hasil analisis R/C rasio menunjukkan bahwa usahatani di tiga daerah sentra menguntungkan karena nilai R/C rasio atas biaya tunai maupun biaya total lebih besar dari satu.
Keyword: efisien, kentang, pendapatan, R/C ratio, struktur biaya

Judul: Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan usahatani kentang
Abstrak: Berkurangnya luasan lahan menyebabkan petani kentang akan berusaha menggunakan lahannya secara maksimal dengan meningkatkan produktivitas. Dalam proses peningkatan produktivitas tersebut, komponen biaya usahatani menjadi sangat penting, biaya yang digunakan untuk sarana produksi seperti bibit, pupuk, obat, tenaga kerja, dan biaya lainnya akan digunakan secara efektif dan efisien. Kondisi cuaca yang tidak menentu yang terjadi belakangan ini diduga akan mempengaruhi struktur biaya dan pendapatan yang diterima oleh petani, dimana biaya yang digunakan yaitu biaya obat-obatan akan semakin besar, dan mengurangi pendapatan. Penelitian ini dilakukan untuk memberikan informasi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan usahatani kentang di Desa Margamekar, Kecamatan Pangalengan, Kabupaten Bandung, Provinsi Jawa Barat. Tujuan penelitian ini yaitu : (1) menganalisis struktur biaya usahatani kentang dan pendapatan rumahtangga petani kentang, dan (2) menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan usahatani kentang. Penelitian dilakukan di Desa Margamekar, Kecamatan Pangalengan, Kabupaten Bandung, Provinsi Jawa Barat. Desa Margamekar merupakan kawasan Agropolitan sebagai salah satu sentra produksi kentang di Kabupaten Bandung. Pengambilan data dilakukan selama kurang lebih satu bulan, yaitu bulan Mei-Juni 2010. Data yang digunakan adalah data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dari hasil wawancara dengan kuesioner, sedangkan data sekunder diperoleh dari instansi-instansi terkait desa, kecamatan, kabupaten, dan tingkat provinsi seperti Dinas Pertanian, Perkebunan dan Kehutanan Kabupaten Bandung, Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Jawa Barat, dan Badan Pusat Statistik, serta literatur yang terkait dengan penelitian. Analisis mengenai struktur biaya usahatani kentang dan pendapatan rumahtangga petani kentang menggunakan metode deskriptif, sedangkan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan usahatani kentang menggunakan model regresi linear berganda (OLS). Pengolahan data dilakukan menggunakan komputer dengan program Microsoft Excel 2007 dan Minitab 14. Hasil analisis struktur biaya usahatani kentang dan pendapatan rumahtangga petani kentang, didapatkan bahwa biaya tunai usahatani lebih banyak dikeluarkan oleh petani penyewa lahan dibandingkan petani pemilik lahan. Proporsi biaya tunai terbesar baik petani pemilik lahan maupun petani penyewa lahan berasal dari pengadaan sarana produksi bibit, pupuk, fungisida, dan tenaga kerja luar keluarga. Proporsi biaya yang diperhitungkan (non tunai) lebih banyak dikeluarkan oleh petani pemilik lahan dibandingkan petani penyewa lahan, dimana proporsi biaya non tunai terbesar berasal dari pengadaan bibit dan tenaga kerja dalam keluarga. Total biaya yang dikeluarkan oleh petani penyewa lahan lebih besar dibandingkan petani pemilik lahan. Pendapatan atas biaya tunai dan pendapatan atas biaya total petani penyewa lahan lebih besar dibandingkan petani pemilik lahan, sehingga memiliki rasio R/C atas biaya total yang lebih besar. Sumber pendapatan non usahatani kentang baik petani pemilik lahan ii maupun petani penyewa lahan pada musim tanam ini memberikan kontribusi yang besar terhadap pendapatan rumahtangga petani kentang. Namun demikian usahatani kentang masih menjadi sumber mata pencaharian utama rumahtangga petani kentang. Berdasarkan hasil analisis regresi berganda faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan usahatani kentang, diketahui variabel yang berpengaruh nyata tersebut adalah harga kentang, biaya pupuk, biaya tenaga kerja dalam keluarga dan produktivitas. Sementara variabel yang tidak berpengaruh secara nyata, yaitu biaya bibit, biaya obat, biaya angkut, tingkat pendidikan, pengalaman usahatani kentang, dan dummy status kepemilikan lahan.
Keyword: struktur biaya usahatani, pendapatan, rumahtangga petani kentang

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: