Judul: Pendugaan Area Kecil Data Produktivitas Tanaman Padi dengan Geoadditive Small Area Model Berbasis Level Unit
Abstrak: Tanaman padi memiliki peran ekonomi dan politik sebagai tolak ukur keberhasilan pemerintah di bidang pertanian. Pemerintah daerah membutuhkan data produktivitas tanaman padi hingga level kecamatan untuk mendukung program swasembada pangan. Permasalahannya, BPS tidak dapat menyajikan data produktivitas tanaman padi hingga level kecamatan karena ukuran contoh pada Survei Ubinan tidak representatif untuk penyajian data hingga level kecamatan. Ada dua solusi untuk memecahkan permasalahan tersebut. Pertama, pendugaan langsung dengan menambah ukuran contoh. Kedua, pendugaan tidak langsung melalui pemodelan dengan melibatkan peubah lain. Solusi pertama tidak disarankan karena akan memunculkan permasalahan baru, yaitu bertambahnya anggaran survei dan beban kerja pengumpul data. Solusi yang lebih tepat adalah menggunakan pendugaan tidak langsung karena lebih cepat dan murah dibanding pendugaan langsung. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pendugaan data produktivitas tanaman padi dan produksi beras per kecamatan di Kabupaten Seruyan Provinsi Kalimantan Tengah Tahun 2016. Kabupaten Seruyan dipilih karenamemiliki potensi cukup besar dikembangkan untuk pertanian yang tercermin dari 479 ribu hektar lahan yang menganggur. Metode pendugaan tidak langsung membutuhkan informasi tambahan yang memiliki sifat meminjam kekuatan informasi dari hubungan antara peubah yang menjadi perhatian dengan informasi dari peubah penyerta. Peubah yang menjadi perhatian dalam penelitian ini adalah produktivitas tanaman padi yang bersumber dari Survei Ubinan yang dilakukan oleh BPS. Sedangkan peubah penyerta ada tiga, yaitu proporsi luas panen padi sawah dan titik koordinat geografis (latitude dan longitude). Data nilai tengah populasi proporsi padi sawah tingkat kecamatan diperoleh dari Dinas Pertanian Kabupaten Seruyan, Kotawaringin Barat, dan Kotawaringin Timur sedangkan data level unit diperoleh dari Survei Ubinan. Dari sepuluh kecamatan di Kabupaten Seruyan, terdapat 3 kecamatan yang tidak terdapat contoh (nircontoh) pada Survei Ubinan, yaitu: Kecamatan Seruyan Raya, Hanau, dan Danau Seluluk. Ketiga kecamatan tersebut diduga dengan cara meminjam pengaruh acak 𝑣�������𝑖������� dan 𝑢�������𝑖������� pada area-i yang mempunyai kemiripan terdekat berdasarkan proporsi luas panen padi sawah. Pendugaan area kecil data produktivitas padi pada penelitian sebelumnya belum memberikan hasil yang memuaskan karena nilai RMSE masih besar. Hal ini disebabkan oleh pengaruh peubah penyerta yang bersifat nonlinier sehingga perlu pendekatan nonparametrik. Oleh karena itu, metode yang diajukan adalah model nonparametrik Geo-SAE. Model Geo-SAE merupakan penggabungan antara model Geo-additive dan model SAE. Langkah pertama dalam pemodelan Geo-SAE adalah menentukan simpul optimum berdasarkan nilai GCV minimum dan diperoleh enam titik simpul optimum yang terletak pada titik koordinat: {(-1.3288, 111.7713), (-1.7764,112.0640), (-1.9172, 112.1950),(-2.2098, 112.4756),(-2.7493, 112.5509), (-3.0578;112.9647)}. Langkah selanjutnya adalah melakukan pemodelan Geo-SAE dan diperoleh nilai dugaan parameter pengaruh tetap dan pengaruh acak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Geo-SAE memberikan hasil dugaan yang hampir sama dengan metode pendugaan langsung kecuali untuk Kecamatan Batu Ampar. Perbedaan hasil dugaan rataan produktivitas padi di Batu Ampar cukup nyata. Hal ini disebabkan contoh plot ubinan di Batu Ampar tidak representatif karena tidak mewakili keadaan populasi lahan yang sebagian besar berjenis padi ladang sedangkan contoh terpilih pada Survei Ubinan di Batu Ampar seluruhnya berjenis padi sawah. Dari hasil pemodelan, diperoleh tiga kelebihan model Geo-SAE dibandingkan dengan pendugaan langsung. Pertama, model Geo-SAE dapat menyajikan data produktivitas tanaman padi hingga tingkat kecamatan. Kedua, model Geo-SAE dapat mengoreksi contoh yang tidak mencerminkan keadaan populasi sebagaimana dapat dilihat dari hasil dugaan produktivitas padi di Kecamatan
Keyword: bootstrap parametrik, geoadditive small area model, padi, pendugaan produktivitas, surplus-defisit

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: 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: