Judul: A Study on Accuracy of Paddy Harvest Area Estimation on Area Sampling Frame Method
Abstrak: Ketidaksinkronan data beras nasional hingga tahun 2017 diduga disebabkan perbedaan metode perhitungan yang dilakukan antar instansi pemerintahan. Badan Pusat Statistik (BPS) selaku instansi yang paling bertanggung jawab terhadap data beras nasional, melakukan pengumpulan data luas tanaman padi menggunakan metode pendugaan statistik pertanian padi (SP-Padi). Metode pendugaan tersebut sangat berpotensi terpengaruhi unsur subjektif dari berbagai pihak. Pengembangan metode baru untuk mengatasi hal ini sudah dimulai oleh pemerintah sejak tahun 1993. Pada tahun 2018 metode yang diberi nama kerangka sampel area (KSA) ditetapkan penggunaannya secara resmi oleh pemerintah dibawah koordinasi BPS. Metode KSA membagi wilayah ke dalam bentuk grid yang terbagi menjadi blok berukuran 6 km x 6 km, segmen berukuran 300 m x 300 m, dan subsegmen berukuran 100 m x 100 m. Stratifikasi diterapkan pada lahan sawah pada setiap poligon segmen. Stratifikasi yang dibentuk terbagi menjadi empat kelompok besar, yaitu poligon-poligon bukan persawahan (Strata-0/S0), poligon-poligon persawahan irigasi (Strata-1/S1), poligon-poligon sawah non-irigasi/tadah hujan (Strata-2/S2), dan poligon-poligon lahan kering untuk tanaman pangan yang biasa disebut dengan tegalan (Strata-3/S3). Desain pemilihan sampel yang digunakan adalah aligned systematic random sampling dengan memperhatikan ambang jarak (threshold). Pada setiap sampel segmen terpilih dilakukan pengamatan kategori fase pertumbuhan padi setiap bulan pada sembilan titik pusat subsegmen. Metode baru ini memiliki beberapa isu terkait metodologi yang digunakan dalam penentuan metode penarikan contoh (sampling). Isu pertama adalah penyusunan blok, segmen, dan subsegman yang berbentuk grid, padahal kondisi lahan hampir seluruhnya tidak teratur dan banyak segmen yang areanya tidak 100% lahan sawah. Isu kedua adalah apakah pengambilan 5% segmen pada blok terpilih sudah bersifat representative. Isu ketiga adalah apakah sembilan titik pengamatan pada subsegmen bisa mewakili seluruh area subsegmen. Terakhir, biaya operasional yang cukup tinggi untuk membiayai enumerator mendatangi titik-titik amatan. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji evaluasi akurasi luas panen padi pada metode KSA melalui proses simulasi penarikan contoh metode KSA dengan berbagai skenario. Skenario yang dibangkitkan terbagi menjadi dua jenis, yaitu skenario keragaman proporsi strata pada segmen terpilih (empat skenario) dan skenario keragaman proporsi status panen petakan pada subsegmen (lima skenario). Kedua jenis skenario dikombinasikan sehingga terdapat 20 kombinasi skenario yang disimulasikan. Dari hasil simulasi didapatkan bahwa rataan persentase selisih antara luas panen populasi dan luas panen contoh terhadap luas lahan kecamatan adalah sebesar 0,00062% dan nilai mean square error (MSE) sebesar 0,0041%. Rataan persentase selisih luas panen yang mendekati nol bisa dianggap sebagai tidak adanya bias pada metodologi ini, hal ini juga didukung dengan nilai MSE yang sangat kecil. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa metodologi KSA yang dilakukan oleh BPS merupakan metode yang tak bias dan sudah cukup baik mengakomodasi berbagai keragaman kondisi sebaran strata pada setiap daerah. Selain itu, penerapan KSA dapat juga dikombinasikan dengan citra satelit yang sudah dikenal memiliki banyak informasi vegetasi yang potensial untuk digunakan dalam klasifikasi tanaman. Data citra satelit yang dapat diunduh secara gratis tersebut berpotensi meningkatkan efektivitas operasional dengan mengurangi frekuensi kedatangan enumerator ke titik-titik amatan. Dengan mempertimbangkan umur tanam padi sekitar 100-120 hari, penggunaan citra satelit pada operasional metode KSA dapat mengurangi pengamatan menjadi hanya dua bulan sekali atau paling lama tiga bulan sekali., There was unsynchronized national rice data until 2017,
Keyword: citra satelit, kerangka sampel area, luas panen padi, simulasi

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: Infeksi Cacing Jantung Dirofilaria Immitis, Railliet & Henry, 1911 Pada Anjing
Abstrak: Cacing Dirofilaria immitis dewasa yang tinggal dalm ventrikel kanan jantung anjing, sering kali menimbulkan gejala klinis yang cukup berat. Cacing Tersebut menghasilkan mikrofilaria yang selanjutnya berkembang menjadi larva infektif dalam saluran malphigi induk semang entara, yaitu nyamuk dari genus Culex, Aedes dan Anopheles.
Keyword: