Judul: Metode Ensemble K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Harga Beras Di Indonesia.
Abstrak: Analisis deret waktu merupakan hal yang sangat penting dalam setiap bidang ilmu sains seperti prediksi keuangan, prediksi cuaca, penelitian dan ilmu medis (Chitra dan Uma 2010). Pada banyak kasus sangat jarang ditemukan data deret waktu yang memenuhi asumsi. Salah satu penyebabnya adalah adanya hubungan yang tidak linear antar peubahnya, sehingga sangat diperlukan suatu metode yang efisien. Banyak metode yang berkembang mengenai prediksi data deret waktu dengan ukuran data yang besar dan peubah penjelas yang banyak, seperti metode k-Nearest Neighbor (kNN). Metode kNN dapat digunakan untuk data yang tidak memenuhi asumsi klasik dan karakteristik data yang tidak linear. Dalam metode kNN sangat penting untuk memilih nilai k-tetangga terdekat, karena hal ini dapat mempengaruhi hasil prediksi. Nilai k yang kecil dapat menghasilkan ragam yang besar pada hasil prediksi, sedangkan nilai k yang besar dapat mengakibatkan bias model yang besar. Metode alternatif yang biasanya digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah optimasi parameter dengan menggunakan cross-validation, namun metode ini kurang efisien karena algoritma training harus diulang kembali untuk k selanjutnya. Teknik ensemble merupakan suatu metode yang memiliki kemampuan keakuratan prediksi dan sangat efisien digunakan dalam metode kNN, sehingga tidak perlu dilakukan pencarian nilai k yang optimal. Pada prinsipnya teknik ensemble adalah menggabungkan hasil pendugaan dari banyak model menjadi satu buah pendugaan akhir. Teknik ensemble dapat diaplikasikan dalam analisis deret waktu untuk menghasilkan keakuratan prediksi. Sorjamaa et al. (2005) menggunakan mutual information untuk memilih input prediksi deret waktu dalam kNN. Yu et al. (2009) menggunakan Multiresponse Sparse Regression (MRSR) sebagai langkah ketiga untuk peringkat masing-masing k-tetangga terdekat dan terakhir melakukan pendugaan Leave-One-Out sebagai langkah keempat dalam memilih tetangga terdekat. Sasu (2012) mengembangkan algoritma kNN untuk prediksi data deret waktu. Penelitian tersebut menggunakan metode regresi kNN untuk memprediksi respon atau peubah output, namun dalam penelitian ini akan digunakan modifikasi prediksi untuk data deret waktu dengan konsep pembobot. Penelitian ini menerapkan metode kNN tunggal dan ensemble kNN pada data harga beras di Indonesia agar diperoleh keakuratan prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja metode kNN tunggal dan ensemble kNN, kemudian memprediksi harga beras di Indonesia menggunakan metode terbaik. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Kementerian Pertanian (KEMENTAN) bagian distribusi dan cadangan pangan. Data dibagi menjadi dua kelompok, data dari Januari 2010 hingga Desember 2011 (t=1 hingga t=24) dijadikan sebagai data training dan sisanya dari Januari - Desember 2012 (t=25 hingga t=36) sebagai data testing. Peubah yang digunakan terdiri dari peubah output () yaitu data harga beras per bulan dari Januari 2010 hingga Desember 2012 sedangkan untuk peubah input yang digunakan adalah X1 luas panen padi (ha), X2 produktivitas (ku/ha), X3 total produksi padi (ton) dan X4 jumlah penduduk (ribu). Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menghitung prediksi harga beras dari Januari - Desember 2012 dengan metode kNN tunggal kemudian melakukan prediksi terhadap kedua metode menggunakan jumlah tetangga terdekat (k) yang berbeda. Langkah selanjutnya menghitung prediksi harga beras dengan metode ensemble kNN. Setelah diperoleh hasil prediksi masing-masing metode selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap hasil prediksi akhir dengan harga beras pada data testing berdasarkan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MAE (Mean Absolute Error)
Keyword: Data Deret Waktu, Ensemble, k-Nearest Neighbor, Machine Learning Algorithm

Judul: Metode Dekomposisi Ensemble untuk Memprediksi Harga Beras DKI Jakarta
Abstrak: Analisis deret waktu adalah salah satu prosedur statistika pada data deret waktu yang diterapkan untuk memprediksi keadaan yang akan datang dalam rangka pengambilan keputusan. Ukuran data yang sangat besar umumnya tidak linier dan tidak stasioner serta sulit untuk dapat diinterpretasikan secara konkrit. Masalah ini dapat diatasi dengan melakukan proses dekomposisi yaitu proses perubahan menjadi bentuk yang lebih sederhana. Salah satu metode dekomposisi pada data deret waktu ialah Empirical Mode Decomposition (EMD) yang diperkenalkan oleh Huang et al. (1998). EMD ialah teknik analisis yang empiris dan adaptif terhadap pemprosesan data, khususnya yang tidak linier dan tidak stasioner. EMD mendekomposisi data menjadi sejumlah Intrinsic Mode Function (IMF) dan sisaan IMF. Penjumlahan dari sejumlah IMF dan sisaan IMF akan menghasilkan kembali data asalnya tanpa ada distorsi maupun informasi yang hilang. Dalam proses dekomposisi, metode EMD tidak mampu mengatasi timbulnya mode mixing sehingga Huang dan Wu (2005) mengembangkan EMD melalui konsep ensemble yang dikenal dengan metode Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD). Data deret waktu yang didekomposisi dapat juga digunakan untuk prediksi data awal, yaitu dengan memprediksi setiap IMF dan sisaan IMF yang terbentuk, kemudian semua hasil prediksi tersebut dijumlahkan kembali. Dalam upaya mendapatkan hasil prediksi yang akurat dapat digunakan teknik ensemble hybrid yaitu menggunakan berbagai metode permodelan dan selanjutnya menggabungkan hasil prediksi oleh masing-masing metode menjadi satu prediksi akhir. Metode yang digunakan yaitu Analisis Fourier dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Penelitian ini mengaplikasikan teknik dekomposisi ensemble pada data harga beras harian DKI Jakarta periode 1 Januari 2002 - 12 Agustus 2013 yang diubah menjadi data mingguan. Penelitian ini menggunakan metode EEMD untuk mendekomposisi data harga beras DKI Jakarta menjadi sejumlah IMF dan sisaan IMF, kemudian menggunakan teknik ensemble hybrid untuk memprediksi harga beras. Adapun metode yang digabungkan ialah modifikasi analisis fourier dan ARIMA. Proses dekomposisi menggunakan EEMD pada data harga beras mingguan DKI Jakarta menguraikan data menjadi 6 IMF dan sisaan IMF. IMF diekstrak mulai dari frekuensi tinggi hingga frekuensi rendah sehingga jumlah lembah dan puncak secara berurutan yang semakin kecil, sebaliknya rataan periode secara berurutan semakin besar dan korelasi cenderung semakin besar. Sisaan IMF memiliki korelasi terbesar yaitu 0.99. Selain korelasi, rasio ragam juga menunjukkan bahwa sisaan IMF memberikan kontribusi terbesar 97.68% terhadap data harga beras mingguan DKI Jakarta. Hal ini berarti bahwa arah pergerakan sisaan IMF sangat mirip dengan arah harga beras DKI Jakarta dan merupakan pola pergerakan harga beras pada jangka panjang secara murni. Sejumlah IMF diprediksi menggunakan ARIMA dan modifikasi analisis fourier, sedangkan sisaan IMF hanya menggunakan ARIMA karena sisaan IMF tidak berpola sinusoida sehingga tidak dapat diprediksi menggunakan modifikasi analisis fourier. Selanjutnya, dilakukan penjumlahan prediksi IMF dan sisaan IMF dengan menggunakan ARIMA untuk memperoleh prediksi harga beras DKI Jakarta. Selain itu, prediksi harga beras DKI Jakarta juga diperoleh dengan cara menjumlahkan prediksi IMF dengan modifikasi analisis fourier dan prediksi sisaan IMF dengan metode ARIMA. Prediksi akhir harga beras DKI Jakarta diperoleh dengan teknik ensemble hybrid yaitu penjumlahan prediksi sisaan IMF dengan ARIMA dan rata-rata prediksi IMF dengan ARIMA dan modifikasi analisis fourier. Berdasarkan kebaikan prediksi yang dilihat dari MAPE, prediksi harga beras di DKI Jakarta dengan ARIMA pada IMF dan
Keyword: Analisis Fourier, ARIMA, Data Deret Waktu, EEMD, EMD, Ensemble

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: