Judul: Analysis of Rice Availability in South Sulawesi Province in 2022-2026
Abstrak: Sebagai produsen beras terbesar di di luar pulau Jawa, Sulawesi Selatan mengalami surplus. Namun, surplus tersebut mengalami penurunan pada tahun 2018-2020 dan kembali naik pada tahun 2021. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ketersediaan beras tahun 2022-2026. Penelitian ini menggunakan data time series selama 21 tahun dari tahun 2000 hingga tahun 2021. Data diolah menggunakan metode ARIMA dan melakukan analisis ketersediaan beras menggunakan 2 skenario, yaitu skenario optimis dan skenario pesimis. Hasil peramalan menggunakan model ARIMA menunjukkan ketersediaan beras di Sulawesi Selatan 2022-2026 mengalami peningkatan surplus dan mampu memenuhi konsumsi beras penduduk Sulawesi Selatan. Analisis ketersediaan beras menggunakan skenario optimis menunjukkan ketersediaan beras di Provinsi Sulawesi Selatan mampu memenuhi konsumsi beras penduduk dan mengalami peningkatan surplus setiap tahunnya. Sedangkan untuk skenario pesimis menunjukkan penurunan beras setiap tahunnya dan pada tahun 2026 tidak terdapat surplus beras di Sulawesi Selatan. Apabila penurunan tersebut berlanjut hingga tahun 2027, maka Sulawesi Selatan akan mengalami defisit dalam memenuhi kebutuhan beras penduduk.
Keyword: ARIMA, consumption, forecasting, rice

Judul: Analisis Ketersediaan Beras Provinsi Jawa Barat Tahun 2014-2018
Abstrak: Ketersediaan pangan merupakan salah satu bagian dari terwujudnya ketahanan pangan yang baik dalam suatu wilayah. Beras sebagai salah satu pangan pokok strategis perlu diperhatikan ketersediaannya. Pemenuhan kebutuhan akan beras dapat diperhatikan dari beberapa aspek, antara lain jumlah produksi, ketersediaan lahan, tingkat konversi lahan, jumlah penduduk serta jumlah konsumsi beras penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ketersediaan beras berdasarkan potensi sumberdaya pangan provinsi Jawa Barat tahun 2014—2018. Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Time Series Study. Penelitian ini dilakukan melalui analisis data sekunder, yaitu produksi padi, luas lahan sawah, jumlah penduduk dan konsumsi beras di provinsi Jawa Barat. Pengambilan data dilakukan pada bulan April hingga Juli 2014. Hasil penelitian menunjukkan model peramalan produksi beras ARIMA (2,1,2) yang signifikan dengan p-value AR (0.002) dan MA (0.000); peramalan ketersediaan beras ARIMA (2,1,2) yang signifikan dengan p-value AR (0.002) dan MA (0.000); model peramalan luas panen ARIMA (2,1,3) yang signifikan dengan pvalue AR (0.000), dan MA (0.000); model peramalan luas lahan padi sawah ARIMA (2,1,1) tidak signifikan dengan p-value AR (0.031) dan MA (0.000), model peramalan luas lahan padi ladang ARIMA (1,1,1) tidak signifikan dengan p-value AR (0.014) dan MA (0.000), model peramalan konsumsi beras ARIMA (1,1,2) yang signifikan dengan p-value AR (0.000) dan MA (0.000), dan model peramalan jumlah penduduk ARIMA (1,1,1) yang signifikan dengan p-value AR (0.000) dan MA (0.000). Hasil analisis peramalan ketersediaan luas lahan dengan peramalan produksi beras menunjukkan bahwa jumlah peramalan ketersediaan luas lahan yang ada dapat memproduksi jumlah beras lebih dari jumlah peramalan produksi beras yang diperoleh. Hasil analisis peramalan ketersediaan beras dengan peramalan kebutuhan beras menunjukkan bahwa jumlah peramalan ketersediaan beras dapat memenuhi kebutuhan beras penduduk Jawa Barat untuk tahun 2014—2018.
Keyword: jumlah penduduk, kebutuhan beras, konsumsi beras, luas lahan sawah, produksi beras

Judul: Penentuan Nilai Eigen dan Vektor Eigen dari Matriks Tridiagonal 2-Toeplitz dengan Pendekatan Polinomial Chebyshev
Abstrak: The eigenvalues and eigenvectors of a matrix can be determined by finding its characteristic polynomials. The characteristic polynomials of a tridiagonal 2-Toeplitz matrix is shown to be closely connected to polynomials which satisfy the Chebyshev recurrence relationship. If the order of the matrix is odd, then the eigenvalues are found explicitly in terms of the Chebyshev zeros and the eigenvectors are found in terms of the polynomials satisfying the recurrence relationship. For even ordered matrices, the situation is more complicated. The problem in these cases is that although the Chebyshev recurrence formula is still applied, its initial values are not generating Chebyshev polynomials
Keyword: