Judul: Forecasting the Amount of Palm Oil Production Using the SARIMA and SARIMAX Methods
Abstrak: Minyak sawit merupakan komoditas perkebunan besar dengan jumlah produksi bulanan terbesar di Indonesia, serta Indonesia merupakan salah satu produsen minyak sawit terbesar di dunia. Oleh karena itu, penting untuk meramalkan jumlah produksi bulanan perkebunan besar minyak sawit. Penelitian ini bertujuan memprediksi jumlah produksi bulanan perkebunan besar minyak sawit di masa depan dengan menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average dengan variabel eksogen (SARIMAX) dengan melibatkan nilai tukar rupiah terhadap USD. Data yang digunakan adalah data bulanan produksi perkebunan besar minyak kelapa sawit dari Januari 2009 - Desember 2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai tukar rupiah terhadap USD sebagai variabel eksogen tidak memiliki pengaruh signifikan sehingga nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari model SARIMA dan SARIMAX cenderung mirip. Berdasarkan evaluasi model, model SARIMAX memiliki performa yang lebih baik dibandingkan model SARIMA dengan nilai MAPE forecasting sebesar 6,82%., Crude palm oil is a large plantation commodity with the largest monthly production in Indonesia. Indonesia is also one of the largest palm oil producers in the world. Therefore, it is important to predict the monthly production volume of large palm oil plantations. This research is aimed at predicting the amount of monthly production of crude palm oil in the future by using Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average methods with exogenous variables (SARIMAX) by involving the rupiah exchange rate against the USD. The data used are data on the monthly production of crude palm oil from January 2009 - December 2018. The result shows that the exchange rate of the Rupiah against the USD as an exogenous variable has no significant impact, leading to similar Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values for SARIMA and SARIMAX models. Based on model evaluation, SARIMAX outperforms SARIMA with a forecasted MAPE value of 6.82%.
Keyword: plantation, crude palm oil, exchange rate, SARIMAX, SARIMA, forecasting

Judul: Comparative study of oil palm productivity estimation models: multilinear regression and holt-winters approach.
Abstrak: Kelapa sawit memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia melalui peningkatan produksi dan ekspor kelapa sawit. Namun, pengelolaan dan prediksi produktivitas di perkebunan kelapa sawit yang semakin luas menghadirkan tantangan signifikan. Metode estimasi saat ini memerlukan banyak sumber daya dan waktu. Penelitian ini mengusulkan penerapan teknik pengindraan jauh, khususnya melalui Google Earth Engine dan citra satelit Landsat 8, untuk estimasi produktivitas kelapa sawit yang lebih efisien. Menggunakan model regresi multilinear yang mengintegrasikan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan data curah hujan dari dataset CHIRPS, data produktivitas historis juga diinkorporasikan menggunakan pendekatan eksponensial smoothing Holt-Winter. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pengelolaan perkebunan kelapa sawit dengan memanfaatkan teknologi pengindraan jauh dan analisis data cuaca. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode tersebut efektif dalam memprediksi produktivitas, meskipun masing-masing memiliki keunggulan dan kelemahan. Model regresi multilinear untuk model umum dengan akumulasi data tahunan menggunakan dataset curah hujan bergeser 12 bulan mencapai R² sebesar 0,855, RMSE sebesar 0,291 ton/ha/tahun, dan MAPE sebesar 3,145%, dan kombinasi AK12_M3 adalah yang terbaik untuk pemodelan setiap blok. Sementara itu, metode Holt-Winter untuk model universal serta model setiap blok, menggunakan pendekatan musiman 4 bulan, menghasilkan hasil terbaik dengan R² sebesar 0,83, RMSE sebesar 0,153 ton/ha/bulan, dan MAPE sebesar 5,840%. Penelitian ini berkontribusi pada metodologi estimasi produktivitas kelapa sawit dan mendorong implementasi teknologi pengindraan jauh untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas perkebunan, serta membuka peluang penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi prediksi., Palm oil plays a crucial role in Indonesia's economy through the increased production and export of oil palm. However, managing and predicting productivity in expanding oil palm plantations presents significant challenges. Current estimation methods are resource-intensive and time-consuming. This study advocates the application of remote sensing techniques, particularly through Google Earth Engine and Landsat 8 satellite imagery, for efficient oil palm productivity estimation. Using a multilinear regression model that integrates the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and rainfall data from the CHIRPS dataset, historical productivity data is also incorporated using the holt-Winter exponential smoothing approach. The research aims to enhance oil palm plantation management by harnessing remote sensing technology and weather data analysis. The results indicate that both methods are effective in predicting productivity, although each has its advantages and disadvantages. The multilinear regression model for the universal model with annual data accumulation using the 12-month shifting rainfall dataset achieved an R² of 0.855, RMSE of 0,291 tons/ha/year, and MAPE of 3,145%, and the AK12_M3 combination was the best for modeling each block. Meanwhile, the holt-Winter method for the universal model as well as each block model, using a 4-month seasonal approach, produced the best results with an R² of 0.83, RMSE of 0,153 tons/ha/month, and MAPE of 5,840%. This research contributes to the methodology of palm oil productivity estimation and encourages the implementation of remote sensing technology to improve the efficiency and productivity of plantations, as well as opens further research opportunities to enhance prediction accuracy.
Keyword: CHIRPS, kelapa sawit, NDVI, Metode Holt-winter, Metode regresi multilinear

Judul: Leukemia pada kucing
Abstrak: Leukemia pada kucing adalah suatu penyakit yang sangat patogen, disebabkan oleh sejenis virus. Virus ini dikenal sebagai Feline Leukemia Virus atau FeLV. FeLV ini oleh beberapa ahli dikatakan hanya bersifat ganas pada hewan kucing. Penularannya bisa secara horizontal maupun congenital. Kucing pada semua tingkat umur dapat terserang oleh FeLV ini. Khusus pada bentuk "thymic leukemia", virus ini hanya menyerang anak-anak kucing berumur diba- wah 1 tahun. Kucing-kucing liar atau yang tidak terpeli- hara jarang sekali terinfeksi FeLV. Selain dari serangan virus FeLV itu sendiri, maka penyakit leukemia ini bisa disebabkan oleh beberapa fak- tor yang sudah ada dalam tubuh hewan dan sangat menunjang perkembangan penyakit ini, yaitu antara lain tumor, agen toksik, cedera oleh kecelakaan dan gangguan hemopoiesis. FeLV menyerang sel-sel darah dalam tubuh hewan se- hingga pembentukan darah berjalan tidak normal. Terlihat sel-sel darah yang belum dewasa sudah beredar dalam sir- kulasi darah. Bentuk dan jumlahnya tidak lagi seimbang dalam tubuh hewan kucing tersebut. Gejala klinis antara lain kekurusan, ikterus, anemia, lemah, anoreksia, dyspnoe, sulit menelan, batuk, dan membran mukosa pucat. Selain itu kelenjar pertahanan tubuh juga membengkak, kemudian terjadi hepatomegali, spleenomegali dan pembengkakan pada ginjal. Terbentuk massa tumor pada beberapa tempat. Secara biopsy pada sumsum tulang akan terlihat be- berapa perubahan. Sumsum tulang berwarna merah tua atau abu-abu. Konsistensinya lunak dan terdapat banyak sekali memproduksi sel darah putih. Melalui gambaran darah leukemia ini lebih mudah didiagnosa. Jumlah retikulosit rendah sekali. PCV 8-15%, hemoglobin menurun, sel darah putih (WBC) meningkat, lim- fosit meningkat, Alfaglobulin juga ada peningkatan, dan banyak eosinofil yang belum dewasa beredar dalam darah…dst
Keyword: