Judul: Model Optimasi Penggunaan Lahan dan Input Tanaman Pangan Berkelanjutan di Provinsi Banten
Abstrak: Provinsi Banten memiliki luas wilayah 9.662,92 km2, dengan penduduk pada tahun 2015 berjumlah 11.955.243 jiwa, dan kepadatan penduduk Banten 12,37 jiwa/ha. Luas lahan pertanian di Provinsi Banten pada tahun 2015 seluas 716.324 ha dimana luas lahan sawah seluas 201.270 ha (28,1%) dan bukan lahan sawah seluas 515.054 ha (71,9%), lahan ini mengalami penurunan luas lahan pertanian akibat alih fungsi lahan. Provinsi Banten mendapat kewajiban untuk dapat menyumbang produksi padi secara signifikan yakni 1 juta ton selama periode 2015-2017 untuk mencapai swasembada nasional. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan optimasi lahan dan input usahatani untuk peningkatan produksi tanaman pangan, secara rinci adalah: 1.Menganalisis perkembangan penggunaan lahan di Provinsi Banten, 2.Menganalisis fungsi produksi padi, jagung, dan kedelai di Provinsi Banten, 3.Membuat model optimasi penggunaan input tanaman pangan untuk peningkatan produksi padi dan pendapatan petani di Provinsi Banten, 4.Menyusun strategi peningkatan produksi padi, jagung, dan kedelai di Provinsi Banten. Metode dalam penelitian ini adalah metode survey dan FGD, untuk analisis fungsi produksi pangan jumlah responden adalah: untuk padi sebanyak 123 responden, jagung 33 responden, dan kedelai 29 responden yang dipilih secara sengaja (purposive sampling). Untuk analisis LP dan GP, jumlah responden sama dengan analisis fungsi produksi pangan, kecuali tambahan komoditas jagung 33 responden menjadi 66 responden, ubi kayu 13 responden, dan padi ladang dari struktur ongkos usahatani BPS. Untuk analisis AHP dipilih 11 responden yang semuanya dipilih secara sengaja. Metode analisis yang digunakan adalah Geographical Information System (GIS), persamaan linier berganda yang ditransformasikan menjadi fungsi produksi Cob Douglas, Linear Programming, Goal programming, dan analysis hierarchy process (AHP). Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa faktor-faktor penting yang mempengaruhi produksi padi secara signifikan adalah: jumlah penggunaan pupuk organik padat, jumlah penggunaan herbisida padat, jumlah penggunaan sewa tenaga kerja manusia, dan luas lahan yang dibudidayakan. Faktor-faktor yang mempengaruhi produksi jagung adalah jumlah penggunaan pupuk SP36, jumlah penggunaan pupuk NPKdan luas lahan garap. Faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas kedelai pada MK 2018 adalah jumlah penggunaan pupuk NPK, jumlah penggunaan pupuk lain, jumlah penggunaan pestisida cair, jumlah penggunaan tenaga kerja manusia sewa, dan luas lahan yang digarap. Nilai elastisitas kumulatif produksi dari ketiga komoditas pangan adalah ≥ 1 (elastis) yang berarti usahataninya relatif efisien. Nilai luasan optimum untuk maksimisasi produksi padi di Provinsi Banten adalah 176.470,6 ha lahan sawah irigasi dengan produksi optimum 998.235,5 ton GKG. Nilai optimum produksi jagung di Provinsi Banten adalah 1.533.600 ton pipilan kering. Nilai optimum pendapatan petani di Provinsi Banten adalah Rp 4,940 triliun yang diperoleh dari luas tanam padi seluas 265.770,9 ha dan luas tanam ubi kayu seluas 34.229,1 ha. Nilai optimum pendapatan petani di Provinsi Banten berdasarkan pola tanam padi-padi-jagung sebesar Rp 4,649 triliun, sedangkan berdasarkan pola tanam padi-padi-padi sebesar Rp 4,647 triliun. Target produksi padi di Provinsi Banten sebesar 2,1 juta ton GKG dapat dicapai dengan luasan optimal padi sawah irigasi seluas 299.755,7 ha dan luasan optimal ladang atau huma seluas 87.750,9 ha.Target produksi jagung di Provinsi Banten dapat dicapai dengan luasan tanam optimal pada lahan tegalan seluas 342.211,7 ha. Luasan optimal tanaman pangan untuk mencapai target pendapatan petani di Provinsi Banten tahun 2018 yakni Rp 8,79 triliun adalah berasal dari luas tanam padi
Keyword: food crop input, land use, model, optimization, sustainable

Judul: Evaluasi Pengukuran Produksi Padi, Jagung dan Kedelai di Indonesia (Studi Kasus di Kabupaten Bogor, Kabupaten Cianjur dan Kabupaten Karawang Provinsi Jawa Barat).
Abstrak: Pembangunan sektor pertanian khususnya subsektor tanaman pangan yang meliputi tanaman padi dan palawija memiliki peran sangat penting dan strategis dalam hal pemenuhan kebutuhan pangan 252.46 juta penduduk Indonesia. Informasi akurat dan terkini mengenai produksi tanaman pangan dan informasi pendukung lainnya sangat dibutuhkan oleh pemerintah sebagai masukan dalam formulasi dan penentuan kebijakan pembangunan pertanian. Data produksi tanaman pangan diperoleh dari hasil pengumpulan data luas panen melalui Laporan Statistik Pertanian (SP) dan Survei Ubinan yang mengukur produktivitas. Pengumpulan data produksi yang baik memerlukan Standard Operating Procedure (SOP) dan pelaksanaannya oleh petugas. Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah mendapatkan peta potensi sumber bias dalam pengumpulan data produksi dan mengukur besar bias di berbagai tahapan pengumpulan data produksi padi, jagung dan kedelai. Peneliti menggunakan data primer hasil dari wawancara mendalam terhadap berbagai pihak yang terlibat dalam pengumpulan data produksi padi, jagung dan kedelai. Hasil wawancara mendalam selanjutnya dianalisis dengan menggunakan diagram tulang ikan untuk mengetahui potensi sumber bias pengumpulan data produksi padi, jagung dan kedelai. Selain data primer, peneliti juga menggunakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Pertanian (Kementan). Data sekunder tersebut digunakan untuk mengukur besarnya bias di berbagai tahapan pengumpulan data produksi padi, jagung dan kedelai. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa potensi bias data produksi padi, jagung dan kedelai disebabkan karena masih kurang banyaknya petugas, dan masih adanya petugas yang tidak memiliki fasilitas berupa motor dinas dan alat ubinan. Selain karena faktor petugas dan fasilitas, hasil wawancara mendalam menunjukkan masih adanya petugas yang tidak mematuhi SOP. Total bias data luas panen padi, jagung dan kedelai merupakan gabungan dari bias data luas panen tingkat kecamatan, tingkat kabupaten dan tingkat provinsi. Total bias data produktivitas merupakan gabungan dari bias data yang terjadi pada saat listing dan pencacahan usaha tani tanaman pangan terpilih. Bias luas panen padi berkisar antara 11.35% - 20.72% dengan bias produktivitas antara 0.23% hingga 0.25%. Bias luas panen jagung sebesar 0 – 68.33% dengan bias produktivitas antara 0 – 7.52%, sementara bias luas panen kedelai sebesar 0 - 11.11% dan bias produktivitas sebesar 0 - 1.63%.
Keyword: bias, jagung, kedelai, luas panen, padi, produktivitas, wawancara mendalam

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: