Judul: Pendekatan Kemungkinan Maksimum dan Bayes Untuk Pendugaan Produktivitas Komoditas Hortikultura (Kasus Komoditas Kentang)
Abstrak: Ada dua paradigma utama didalam melakukan pendugaan parameter, yaitu frequentist dan Bayesian. Dalam melakukan pendugaan parameter, frequentist mendasarkan pada informasi yang dibawa oleh contoh. Sedangkan Bayesian tidak hanya menggunakan informasi yang dibawa oleh contoh tetapi juga informasi awal (prior information) yang turut diperhitungkan dalam melakukan pendugaan terhadap parameter populasi. Metode yang dapat memanfaatkan informasi awal dalam membuat dugaan terhadap parameter populasi tersebut biasa disebut sebagai metode Bayes. Pada banyak literatur/penelitian, metode Bayes dapat memberikan dugaan yang memiliki ketepatan (presisi) lebih tinggi dibandingkan dengan metode-metode klasik seperti metode kuadrat terkecil atau metode kemungkinan maksimum. Tulisan ini membahas tentang penggunaan metode kemungkinan maksimum dan metode Bayes untuk pendugaan produktivitas komoditas hortikultura, yang metodologi surveinya sedang dikembangkan dan dikaji oleh Pusat Data dan Informasi Pertanian (Pusdatin), Departemen Pertanian, Republik Indonesia. Metode survei atau pengumpulan data produktivitas komoditas hortikultura tersebut berbasis pada plot contoh yang dipilih menggunakan metode percontohan multi-stage sampling. Metode survei/pengumpulan data untuk pendugaan produktivitas hortikultura ini telah diujicobakan di lapangan oleh Pusdatin Deptan dari tahun 2001 sampai tahun 2004.
Keyword: 

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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: