Judul: Mempelajari Cara Pembuatan "Puree" Kering Buah Melon (Cucumis melo L)
Abstrak: Buah melon (Cucumis me10 L) tergolong sebagai buah pendatang baru dibanding dengan semangka dan blewah. Seperti jenis buah lainnya , buah melon mempunyai sifat mudah rusak setelah dipanen. oleh sebab itu perlu penanganan lebih lanjut agar buah tersebut bisa niempunyai nilai ekonomis lebih tinggi .
Keyword: 

Judul: Penetrasi panas pada buah-buahan dan sayuran selama proses heat treatment
Abstrak: Melon (Cucumis melo L.) merupakan satu komoditas buah-buahan subtropika dan tropika yang banyak digemari. Dibanding buah dari famili Cucurbitaceae lainnya, melon mempunyai rasa yang lebih manis, aroma harum dan renyah serta kandungan gızinya tinggi. Seiring dengan kemajuan teknologi, perbanyakan melon mengalami kemajuan untuk mendapatkan bibit yang unggul. Dengan kualitas akar tanaman yang kokoh dan rasa buah yang enak. Salah satu cara untuk perbanyakan tanaman adalah dengan cara penyambungan. Salah satu metode penyambungan (grafting) yaitu dikenal adalah metode plug-in, yaitu menyambung bagian bawah batang atas yang berbentuk kerucut dengan bagian atas batang bawah yang berlubang kerucut (Honami, et al., 1992; Nishiura et al., 1998). Keunggulan metode plug-in ini adalah pembuluh pembuluh batang atas dan batang bawah akan tersambung secara lurus dibanding dengan metode potong atau belah (Ten et al., 1996). Batang atas diambil dari tanaman yang dapat berprodukai bagus dan batang bawah diambil dari tanaman yang mempunyai perakaran yang kuat (Sugondo, 1995). Tujuan umum dari penelitian ini adalah mendesain alat penyambung tanaman melon dengan metode plug-in, sedangkan tujuan khususnya adalah: 1). Mendesain sistem pembawa dan menentukan kecepatan gerak maju dan turun bagi sistem pembawa untuk penyambungan bibit melon. 2). Mendesain penjepit bibit tanaman melon. 3). Mendesain tata letak komponen alat penyambungan untuk penyambungan bibit melon dan untuk menguji sistem penyambungan yang telah dibuat. Alat penyambung batang atas terdiri dari sistem pembawa, penjepit batang atas, solenoid, alat pemotong, alat peruncing dan kerangka penunjang. Sistem pembawa berfungsi untuk mengharitarkan batang atas ke setiap tahapan proses penyambungan. Sistem pembawa terdiri dari motor stepper sebagi aktuator yang berfungsi untuk menggerakkan ulir, rel berfungsi sebagai penuntun pergerakkan dudukan penjepit secara maju mundur atau turun naik serta menjaga keseimbangan dudukan penjepit dan penjepit berfungsi sebagai penunjang gerakan penjepit maju mundur atau turun naik. Penjepit batang atas berfungsi untuk memgang bibit melon. Solenoid digunakan untuk mendukung gerakan membuka dan menutup penjepit bibit. Sudut pemasangan pisau pemotong berdasarkan hasil penelitian sebelumnya adalah 10° dari garis normal dengan kecepatan putar pisau 82 rpm untuk bibit varietas Sky rocket dan 90 rpm untuk varietas Action 434 (Sufianty, 2002). Sudut kemiringan pisau peruncing berdasarkan penelitian sebelumnya adalah 15° dengan kecepatan putar pisau 2333 rpm (Effendi, 2001). Kerangka penunjang berfungsi untuk menopang sistem pernbawa, penjepit batang atas, alat pemotong dan alat peruncing. Tata letak komponen alat penyambung bibit ini disesuaikan dengan alat alat yang dibuat sebelumnya yaitu alat pemotong dan alat peruncing Selain alat alat tersebut, yang perlu diperhatikan juga adalah proses penyiapan bibit hingga proses penyambungan bibit, penjepit bibit, dudukan penjepit dan sistem pembawa yang akan dibuat…dst
Keyword: 

Judul: Comparison of Symmetric and Asymmetric GARCH Model in Forecasting Jakarta Composite Index 2018-2023
Abstrak: Metode peramalan deret waktu yang sering digunakan adalah metode ARIMA. Metode ARIMA yang menyertakan deret waktu lain sebagai peubah eksogen disebut metode ARIMAX. Metode ARIMAX mengasumsikan ragam sisaan homogen tetapi data dengan volatilitas yang tinggi dapat menyebabkan pelanggaran asumsi tersebut. Metode yang dapat digunakan adalah metode ARCH/GARCH tetapi metode ARCH/GARCH kurang baik dalam memodelkan volatilitas asimetris pada data. Metode lain yang dapat digunakan adalah metode GARCH asimetris seperti TGARCH. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan akurasi peramalan model simetris ARCH/GARCH dan asimetris TGARCH dalam peramalan data IHSG mingguan periode 1 Januari 2018 sampai 24 April 2023 dengan melibatkan pengaruh COVID-19 sebagai peubah kovariat serta menerapkan beberapa skenario validasi model pada data latih dan data uji. Berdasarkan model terbaik yang terpilih, dilakukan peramalan pada periode 1 Mei 2023 sampai 3 Juli 2023. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pembukaan IHSG mingguan periode 1 Januari 2018 sampai 24 April 2023 dengan peubah kovariat berupa periode COVID-19. Model terbaik yang dihasilkan adalah model ARIMAX(3,1,3)-TGARCH(1,2) dengan pengaruh peubah COVID-19 yang signifikan dan rata rata nilai MAPE dari empat skenario data sebesar 3,158%. Peramalan dilakukan dengan hasil peramalan yang cenderung stabil dan selang kepercayaan yang cenderung melebar di setiap periode waktunya., The time series forecasting method that often used is the ARIMA method. The ARIMA method which includes other time series as exogenous variables is called the ARIMAX method. The ARIMAX method assumes a homogeneous residual variance but data with high volatility can cause violations of this assumption. The method that can be used is the ARCH/GARCH method but the ARCH/GARCH method is not good at modeling asymmetric volatility in data. Another method that can be used is an asymmetric GARCH method such as TGARCH. The purpose of this study is to compare the accuracy of the symmetric ARCH/GARCH and asymmetric TGARCH models in forecasting weekly JCI data for the period January 1 2018 to April 24 2023 by involving the influence of COVID-19 as a covariate variable and applying several validation scenario models to training and testing data. Based on the best selected model, forecasting was carried out for the period May 1 2023 to July 3 2023. The data used in this study is weekly JCI opening data for the period January 1 2018 to April 24 2023 with the covariate variable being the COVID-19 period. The best model produced is the ARIMAX(3,1,3)-TGARCH(1,2) model with a significant influence of COVID-19 variables and an average MAPE value of the four data scenarios of 3,158%. Forecasting is done with forecasting results that tend to be stable and confidence intervals that tend to widen in each time period.
Keyword: ARCH, ARIMAX, GARCH, stock prices, TGARCH