Judul: Pemodelan Produksi Padi Di Provinsi Sulawesi Selatan Dengan Fungsi Transfer Dan Beda Waktu Terdistribusi
Abstrak: Provinsi Sulawesi Selatan menempati sembilan besar provinsi yang memiliki kontribusi tinggi terhadap pendapatan nasional (2.6 %). Kontribusi terbesar pada sektor pertanian ada pada subsektor tanaman bahan makanan berupa padi dan palawija (47.45 persen). Padi merupakan sumber makanan pokok serta menjadi sumber pendapatan bagi sebagian besar rumah tangga yang bekerja pada sektor pertanian. Rata-rata konsumsi beras perkapita setahun masih tergolong tinggi (85.5 Kg tahun 2013). Selain itu, jumlah penduduk Sulawesi Selatan diperkirakan akan terus meningkat pada tahun-tahun mendatang. Seiring dengan peningkatan tersebut, tidak menutup kemungkinan terjadinya peningkatan konsumsi beras di masyarakat. Informasi penting, akurat, dan terkini mengenai produksi padi di masa yang akan datang sangat diperlukan untuk mendukung kebijakan pemerintah terkait dengan beras. Peramalan produksi padi ataupun beras dapat dilakukan dengan melibatkan peubah itu sendiri maupun peubah lain yang memiliki pengaruh signifikan. Metode analisis deret waktu yang mempertimbangkan pengaruh peubah lain dalam pemodelan adalah fungsi transfer. Model fungsi transfer merupakan suatu model peramalan deret waktu berganda yang menggabungkan karakteristik dari model ARIMA dengan karakteristik model regresi. Pertimbangan lag (beda waktu) dalam melakukan peramalan juga sangat diperlukan. Suatu deret waktu tidak hanya dipengaruhi oleh peubah bebas pada periode yang sama, namun juga dipengaruhi oleh peubah bebas pada periode sebelumnya disebut model beda waktu terdistribusi. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model produksi padi di Provinsi Sulawesi Selatan dengan pendekatan fungsi transfer dan beda waktu terdistribusi. Data produksi padi permusim tanam digunakan sebagai peubah respon dan data luas panen padi sebagai peubah penjelas. Data penelitian dibagi menjadi dua bagian yakni data subround (musim tanam) I tahun 1981 sampai musim tanam III tahun 2007 sebagai data training yang digunakan untuk membentuk model, sedangkan musim tanam I tahun 2008 sampai musim tanam III tahun 2014 sebagai data testing yang digunakan untuk validasi model. Hasilnya menunjukkan bahwa data produksi dan luas panen padi merupakan peubah yang memiliki karakteristik musiman yang menyebabkan adanya pengaruh kemiripan pola dalam pembentukan model peramalan. Selain itu, model terbaik yang digunakan dalam meramalkan produksi padi adalah model fungsi transfer karena memiliki pola pergerakan data yang mengikuti pergerakan data aktual, serta mampu memprediksi nilai produksi untuk periode yang lebih panjang. Produksi pada musim tanam ke-t dipengaruhi oleh produksi pada satu dan dua musim tanam sebelumnya, serta luas panen pada musim tanam yang sama dan pada satu musim tanam sebelumnya. Selain peubah luas panen, terdapat juga pengaruh peubah lain yang mempengaruhi produksi dimana peubah lain tersebut dikelompokkan dalam satu deret yang dimodelkan dengan ARIMA(3,0,1).
Keyword: beda waktu terdistribusi, fungsi transfer, produksi padi

Judul: Modifikasi model peramalan produksi padi nasional
Abstrak: Badan Pusat Statistik Indonesia melakukan peramalan terhadap produksi padi Nasional dan dipublikasi pada tiap tanggal 15 Februari, 15 Juni, dan 15 Oktober. Angka yang mereka publikasikan itu disebut Angka Ramalan 1 (ARAM 1), Angka Ramalan 2 (ARAM 2), dan Angka Ramalan 3 (ARAM 3). Hasil ARAM 1 2002 menunjukkan penurunan produksi padi Nasional. Fenomena tersebut menimbulkan perdebatan di Departemen Pertanian. Oleh karena itu perlu adanya pengkajian terhadap metode peramalan produksi padi yang selama ini digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model peramalan produksi padi Nasional baru yang merupakan modifikasi dari model yang selama ini digunakan, dengan memasukkan variabel-variabel baru. Dilakukan juga analisis deret waktu menggunakan ARIMA untuk meramalkan variabel-variabel baru yang hendak dimasukkan tersebut. Hasil dari model modifikasi untuk meramalkan produksi padi Nasional ini bisa dikatakan lebih baik daripada hasil ARAM BPS. Hal ini bisa dilihat dari hasil pengujian hipotesis menggunakan tingkat kepercayaan 90%, dimana hasil ramalan model modifikasi tidak berbeda nyata dengan ATAP BPS (dengan nilai p = 0.129), sedangkan ARAM BPS berbeda nyata dengan ATAP BPS (dengan nilai p = 0.052).
Keyword: 

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: