Judul: Modifikasi model peramalan produksi padi nasional
Abstrak: Badan Pusat Statistik Indonesia melakukan peramalan terhadap produksi padi Nasional dan dipublikasi pada tiap tanggal 15 Februari, 15 Juni, dan 15 Oktober. Angka yang mereka publikasikan itu disebut Angka Ramalan 1 (ARAM 1), Angka Ramalan 2 (ARAM 2), dan Angka Ramalan 3 (ARAM 3). Hasil ARAM 1 2002 menunjukkan penurunan produksi padi Nasional. Fenomena tersebut menimbulkan perdebatan di Departemen Pertanian. Oleh karena itu perlu adanya pengkajian terhadap metode peramalan produksi padi yang selama ini digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model peramalan produksi padi Nasional baru yang merupakan modifikasi dari model yang selama ini digunakan, dengan memasukkan variabel-variabel baru. Dilakukan juga analisis deret waktu menggunakan ARIMA untuk meramalkan variabel-variabel baru yang hendak dimasukkan tersebut. Hasil dari model modifikasi untuk meramalkan produksi padi Nasional ini bisa dikatakan lebih baik daripada hasil ARAM BPS. Hal ini bisa dilihat dari hasil pengujian hipotesis menggunakan tingkat kepercayaan 90%, dimana hasil ramalan model modifikasi tidak berbeda nyata dengan ATAP BPS (dengan nilai p = 0.129), sedangkan ARAM BPS berbeda nyata dengan ATAP BPS (dengan nilai p = 0.052).
Keyword: 

Judul: Analisis Intervensi Fungsi Step terhadap Produksi Padi di Indonesia
Abstrak: Salah satu komoditas pertanian terbesar di Indonesia yaitu padi. Keberadaan padi sebagai makanan pokok harus terjaga sehingga dilakukan peramalan terhadap produksi padi di Indonesia. Peramalan terhadap produksi padi di Indonesia menggunakan analisis intervensi karena adanya perubahan metode penghitungan luas panen padi yang digunakan oleh BPS menyebabkan perbedaan hasil produksi padi di Indonesia cukup signifikan. Model digunakan dalam peramalan ini yaitu model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data deret waktu tahunan produksi padi di Indonesia dari tahun 2000 hingga tahun 2021. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengetahui peramalan produksi padi di Indonesia tahun 2022 dan 2023 menggunakan model regresi dengan ARIMA error dan mengetahui pengaruh perubahan metode penghitungan luas panen padi terhadap produksi padi di Indonesia. Model ARIMA pre-intervensi terbaik pada penelitian ini yaitu ARIMA (1,1,0). Model intervensi dibentuk melalui model regresi dengan ARIMA (1,1,0) error dengan peubah penjelas regressor yaitu peubah boneka Kerangka Sampel Area (KSA). Peramalan menggunakan model regresi dengan ARIMA (1,1,0) error pada produksi padi di Indonesia pada tahun 2022 dan 2023 berturut-turut sebesar 54.303.880 ton dan 54.250.800 ton. Uji validasi model regresi dengan ARIMA (1,1,0) error menggunakan nilai MAPE. Hasil menunjukkan nilai MAPE pada data latih dan data uji berturut-turut sebesar 2,684 dan 5,980. Hal tersebut menunjukkan model regresi dengan ARIMA (1,1,0) error sangat baik digunakan untuk peramalan. Produksi padi di Indonesia menggunakan metode KSA memiliki perbedaan nilai sebesar 207,477% lebih rendah dibandingkan dengan produksi padi di Indonesia menggunakan metode eye estimate., One of the largest agricultural commodities in Indonesia is rice. The existence of rice as a staple food must be maintained so that forecasting of rice production in Indonesia is carried out. Forecasting of rice production in Indonesia used intervention analysis because there was a change in the method of calculating rice harvest area used by BPS causing significant differences in rice production results in Indonesia. The model used in this forecasting was the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. The data used in this research was annual time series data for rice production in Indonesia from 2000 to 2021. The purpose of this research were to determine the forecast for rice production in Indonesia in 2022 and 2023 using a regression model with ARIMA errors and to determine the effect of changes in the method of calculating area rice harvest on rice production in Indonesia. The best pre-intervention ARIMA model in this research was ARIMA (1,1,0). The intervention model was formed through the regression model with ARIMA (1,1,0) error with the regressor exogenous variable, namely the Area Sampling Frame (ASF) dummy variable. Forecasting used a regression model with an ARIMA (1,1,0) error for rice production in Indonesia in 2022 and 2023 of 54.303.880 tonnes and 54.250.800 tonnes respectively. Regression model validation test with ARIMA (1,1,0) error used the MAPE value. The results showed that the MAPE values in the training data and test data were 2,684 and 5,980 respectively. This showed that the regression model with ARIMA (1,1,0) error was very good for forecasting. Rice production in Indonesia used the ASF method had a value difference of 207,477% lower
Keyword: Analisis intervensi fungsi step, ARIMA, Produksi padi, ARIMA, rice production, step function intervention

Judul: Studi Kasus tentang Eosinofilik Ganuloma Komplek pada Kucing.
Abstrak: Eosinophilic granuloma kompleks (F-EGC) muncul sebagai beberapa gejala klinis yang berbeda, walaupun secara histopatologi mereka serupa. Istilah „feline eosinophilic skin diseases‟ dan „eosinophilic dermatoses‟ telah diusulkan sebagai alternatif untuk F-EGC pada premis bahwa mereka mungkin lebih baik digambarkan sebagai sekelompok penyakit kulit yang tidak selalu granulomatosa dan mungkin memiliki berbagai etiologi. Eosinofilik granuloma kompleks pada kucing merupakan istilah yang dapat membedakan tiga tipe sindrom yang hampir mirip. Yang pertama adalah eosinofilik granuloma (EG), yang merupakan massa atau nodular lesi yang mengandung eosinofil dan biasanya ditemukan di bagian belakang paha, di wajah, atau di mulut. Gejala kedua adalah eosinophilic plaque (EP), di mana pada permukaan kulit terdapat plak yang kelihatan agak menonjol ke atas, bulat atau oval dan lesi ini sering diikuti dengan ulserasi, biasanya terletak di perut atau paha,. Lesi ini berisi sel darah putih yang disebut eosinofil. Ulcer indolent (IU) merupakan ulserasi lesi dan paling sering ditemukan pada bibir atas. Gejala-gejala klinis ini dapat muncul hampir di mana saja pada tubuh kucing yang menandai munculnya suatu kondisi yang disebut secara luas sebagai F-EGC. Hal ini dianggap sebagai pola reaksi kulit yang dapat menjadi manifestasi dari sejumlah infeksi yang mendasari, alergi atau infestasi ektoparasit. Dalam studi kasus ini, 13 kucing yang mempunyai gejala F-EGC telah dirawat di klinik Setyo Widodo dkk. Dari data yang diperoleh, sebagian besar kucing yang telah dirawat memperoleh benjolan / butiran di bagian belakang mereka. Sepuluh dari 13 kucing yang dirawat menunjukkan gejala EG, 3 kucing memiliki IU dan tidak ada yang menunjukkan gejala mirip dengan EP. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa jenis FEGC yang paling umum yang telah dirawat di klinik Setyo Widodo dkk adala eosinofilik granuloma. Eosinofilik granuloma tidak dianggap sebagai penyakit yang fatal dan dapat diobati dengan antibiotik dan obat anti-inflamasi.
Keyword: studi kasus, eosniofilik granuloma complex, overview