Judul: Kajian Model Varima Dan Gstarima Untuk Peramalan Inflasi Bulanan.
Abstrak: Pemodelan laju inflasi ibukota provinsi di Pulau Jawa dimaksudkan untuk meramalkan inflasi bulanan yang tidak hanya terkait dengan waktu sebelumnya tetapi juga dengan kota-kota di sekitarnya. Pada tahun 2013, kontribusi PDRB provinsi-provinsi di Pulau Jawa terhadap PDB mencapai 57.99 persen. Inflasi yang rendah dan terkendali menjadi prasyarat utama untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang diharapkan. Antisipasi lonjakan inflasi yang tinggi dengan kebijakan yang tepat dilakukan berdasarkan hasil model peramalan yang akurat. Model GSTARIMA merupakan pengembangan model deret waktu secara simultan yang memasukkan pembobot lokasi dalam model. Model tersebut digunakan jika pada data deret waktu terdapat unsur otoregresif, pembedaan, dan rataan bergerak. Sedangkan pendekatan model VARIMA dalam hal ini mengabaikan aspek lokasi dengan menganggap inflasi di masing-masing lokasi sebagai peubah-peubah deret waktu. Penelitian ini mempunyai tiga tujuan utama sebagai berikut: (1) mendeskripsikan laju inflasi bulanan ibukota provinsi di Pulau Jawa; (2) menduga parameter model inflasi bulanan dengan pendekatan VARIMA dan GSTARIMA; dan (3) memperoleh model yang terbaik untuk meramalkan inflasi bulanan ibukota provinsi di Pulau Jawa. Data yang digunakan adalah laju inflasi bulanan enam ibukota provinsi di Pulau Jawa tahun 2001-2014 yang berasal dari Badan Pusat Statistik Hasil penelitian menunjukkan penambahan peubah boneka dalam pemodelan terkait dengan penanganan pencilan pada data pengamatan mampu menghasilkan presisi yang lebih baik. Model GSTARIMA(11,21)-I(0) yang didasarkan orde tertinggi ARIMA masing-masing lokasi tidak layak digunakan sebagai model peramalan karena sisaan berkorelasi. Model GSTAR(11) pembobot kebalikan jarak terpilih sebagai model terbaik dengan nilai RMSEP terkecil. Model tersebut lebih baik dibandingkan model GSTAR(11) pembobot langkah ratu dan model VAR(1). Model dengan ordo waktu pendek sesuai digunakan untuk peramalan jangka pendek.
Keyword: GSTARIMA, kebalikan jarak, langkah ratu, RMSE, VARIMA

Judul: Model VARX untuk Peramalan Inflasi Menurut Sub Kelompok Komoditi di Jakarta dengan Pendekatan TSClust sebagai Preprocessing
Abstrak: Inflasi merupakan salah satu indikator makro ekonomi yang sangat penting. Inflasi yang tinggi dan tidak stabil akan memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Untuk mengendalikan inflasi, pemerintah dan Bank Indonesia membentuk Tim Pemantauan dan Pengendalian Inflasi (TPI) di level pusat dan TPI di level daerah (TPID). DKI Jakarta yang merupakan barometer bagi perekonomian Indonesia mempunyai bobot penghitungan inflasi yang paling besar dibandingkan kota lainnya. Untuk itu diperlukan informasi mengenai pola pergerakan inflasi menurut sub kelompok komoditi, sehingga TPID Jakarta bisa mengendalikan inflasi secara lebih spesifik. Berbagai macam penelitian tentang inflasi sudah dilakukan. Setiawan (2015) melakukan penelitian tentang kajian model VARIMA dan GSTARIMA untuk peramalan inflasi bulanan. Selanjutnya Eksiandayani (2017) melakukan penelitian tentang peramalan inflasi umum dan inflasi menurut kelompok pengeluaran dengan metode hibrida ARIMAX-NN. Sugiyanto (2018) melakukan peramalan tingkat inflasi di Sumatera dengan pendekatan Fuzzy time series. Namun penelitian sebelumnya masih terbatas pada kajian terhadap inflasi umum dan inflasi menurut kelompok komoditi. Untuk itu penulis tertarik untuk meneliti dan membuat suatu model peramalan inflasi menurut sub kelompok komoditi. Inflasi menurut sub kelompok komoditi mencakup 35 jenis dan mempunyai pola pergerakan yang berbeda-beda. Untuk mempermudah dalam menentukan model yang sesuai, peneliti memanfaatkan teknik Time Series Clustering (TSClust) sebagai preprocessing sehingga akan diperoleh pola data level gerombol. Ukuran ketakmiripan yang digunakan untuk menggerombolkan inflasi dalam penelitian ini adalah jarak otokorelasi, jarak korelasi, jarak piccolo dan jarak euclid. Setelah diperoleh penggerombolan terbaik, dilakukan pemodelan ARIMA dan VAR level gerombol. Selain itu, untuk mengurangi galat model, peneliti juga memasukan peubah eksogen berupa kurs rupiah, BI rate dan beberapa peubah boneka. Model ARIMA dan VAR yang memasukkan peubah eksogen dikenal sebagai model ARIMAX dan VARX. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari empat macam ukuran ketakmiripan yang dipakai dalam menggerombolkan inflasi menurut sub kelompok komoditi, ketakmiripan terbaik yang adalah pendekatan euclid. Dengan pendekatan ini, pola pergerakan 35 inflasi menurut sub kelompok komoditi dapat dikelompokan ke dalam 4 gerombol yang berbeda. Masing-masing gerombol mempunyai pola yang berbeda, namun model VARX level gerombol mampu meramalkan 35 peubah inflasi dengan baik. Model ini mampu memprediksi inflasi menurut sub kelompok komoditi lebih baik dibandingkan model ARIMA, ARIMAX dan VAR.
Keyword: Euclid, Inflasi, Piccolo, TSClust, VARX

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: