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: Estimating The Productivity Of Rice Paddy Plants Using The Crop Simulation Model And Geographic Information System Approaches
Abstrak: Padi merupakan komoditas pertanian terpenting bagi sebagian besar masyarakat Indonesia. Salah satu upaya ketahanan pangan nasional adalah dengan meningkatkan produktivitas. Metode yang dapat digunakan untuk memprediksi potensi produktivitas padi antara lain yaitu model simulasi pertanian (MSP) dan sistem informasi geografis (SIG). Daerah penelitian ini adalah Kabupaten Indramayu dan Karawang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui potensi produktivitas padi sawah dengan menggunakan pendekatan MSP dan SIG. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data iklim, citra satelit Landsat 8, digital elevasi model, dan peta rupa bumi Indonesia (RBI) berupa sawah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa potensi produktivitas padi pada musim tanam pertama (November-Februari) menurut MSP dan SIG lebih tinggi dibandingkan musim tanam kedua (Maret dan Mei) di kedua wilayah tersebut. Rata-rata produktivitas tahun 2016-2020 menurut Badan Pusat Statistik (BPS) untuk wilayah Indramayu dan Karawang yaitu 6,16 dan 5,90 ton/ha. Hasil estimasi produktivitas padi yang diperoleh dari MSP memiliki nilai yang lebih tinggi dari data observasi (overestimation), sedangkan hasil produktivitas yang diperoleh dari pendekatan SIG lebih rendah dari data observasi (underestimation). Rata-rata produktivitas padi menurut MSP di Kabupaten Indramayu dan Karawang adalah 6,39 dan 7,10 ton/ha, sedangkan rata-rata produktivitas padi menurut SIG adalah 5,59 dan 5,78 ton/ha. Perbandingan data pengamatan dengan data ramalan menunjukkan bahwa akurasi pendekatan SIG lebih baik daripada MSP, yang ditandai dengan mean absolute percentage error (MAPE) yang lebih rendah. Nilai error yang diperoleh dari hasil MSP adalah 14,06% sedangkan error pendekatan SIG adalah 6,35%. Artinya, pendekatan yang digunakan sangat baik untuk menduga produktivitas padi di Indramayu dan Karawang., Rice is the most important agricultural commodity for most Indonesians. One of the national food security efforts is to increase productivity. Methods that can be used to predict rice productivity potential include agricultural simulation models (MSP) and geographic information systems (GIS). This research area is in the Indramayu and Karawang districts. The purpose of this study was to determine the potential productivity of paddy rice using the MSP and GIS approaches. The data used in this research are climate data, Landsat 8 satellite images, digital elevation model, and rupa bumi Indonesia (RBI) map of paddy fields. The results showed that the potential productivity of rice in the first growing season (NovemberFebruary) according to MSP and GIS is higher than the second growing season (March and May) in both regions. The average productivity for 2016-2020 according to Badan Pusat Statistik (BPS) for Indramayu and Karawang are 6.16 and 5.90 tons/ha. The estimated rice productivity obtained from MSP has a higher value than the observation data (overestimation), while the productivity results obtained from the GIS approach are lower than the observation data (underestimation). The average rice productivity according to MSP in Indramayu and Karawang Districts is 6.39 and 7.10 tons/ha, while the average rice productivity according to GIS is 5.59 and 5.78 tons/ha. Comparison of observed data with forecast data shows that the accuracy of the GIS approach is better than MSP, which is characterized by a lower mean absolute percentage error (MAPE). The error obtained from the MSP results was 14.06% while the GIS approach error was 6.35%. This means that the approach
Keyword: MAPE, MSP, GIS, Rice, Productivity

Judul: Struktur dan Karakteristik Optik Lapisan Semikonduktos Cu2O (Cuprous oxide) Hasil Deposisi Elektrokimia
Abstrak: Ballan semikonduktor Cu2O (Ctiprotis oxide) dipilih karena lnemiliki banyak keuntungan antara lain ; relatif murah, bahan dasar (Cu) mudah didapat, dan tidak beracun. Banyak metode deposisi telah digunakan untuk menghasilkan lapisan semikonduktor Cu,O, dalam penelitian ini digunakan metode deposisi elektrokimia. Deposisi elektrokimia dilakukan scbanyak dua salnpel dengan variasi tegangan -500 mV (sampel I ) dan 4 0 0 mV (sampel 2) terhadap SCE. Lapisan selnikonduktor Cu20 diatas kaca TCO yang dihasilkan dikal-akterisasi kristalografi (XRD), morfologi (SEM), dan optiknya (Spektrofotometer UV-VIS). Melalui karakterisasi XRD diketahui semikonduktor Cu20 yang terbentuk adalah polikristal.
Keyword: