Judul: Perbandingan VARIMA dan Generalized Space Time ARIMA dalam Memodelkan Harga Cabai.
Abstrak: Cabai merupakan komoditas penting bagi perekonomian dan kenaikan harga cabai turut menyumbang besarnya inflasi bahan makanan yang terjadi di Indonesia. Provinsi DKI Jakarta merupakan daerah yang tidak mempunyai produksi cabai, pemenuhan kebutuhan cabai didatangkan terutama dari Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur. Hal tersebut mengindikasikan terdapat keterkaitan antara lokasi pada harga cabai di Pulau Jawa. Permodelan harga cabai pada lima provinsi di Pulau Jawa dimaksudkan untuk meramalkan harga cabai mingguan yang tidak hanya terkait dengan waktu sebelumnya tetapi juga terkait dengan provinsi disekitarnnya. Model Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA) adalah model peramalan data deret waktu peubah ganda. Model tersebut tidak hanya bergantung pada lag dari peubah itu sendiri tetapi juga dipengaruhi oleh lag peubah lainnya. Sedangkan pendekatan dengan model Generalized Space Time Autoregressive Intergrated Moving Average (GSTARIMA) merupakan pengembangan model data deret waktu peubah ganda yang memasukan pembobot lokasi. Hasil penelitian menunjukan model yang dihasilkan untuk meramalkan harga cabai menggunakan kedua model tersebut adalah model VAR (3) dan GSTAR(3;1). Nilai mean absolute percentage error (MAPE) yang dihasilkan pada model VAR (3) lebih kecil dibandingkan model GSTAR (3;1). Nilai MAPE yang dihasilan oleh model VAR (3) sebesar 6.8378% dengan R2 sebesar 92.9677%
Keyword: GSTARIMA, harga cabai, VARIMA

Judul: Analysis the Effect of Large Red Chili Prices and Green Cayenne Pepper Prices in Indonesia Using Vector Autoregressive Model
Abstrak: Berdasarkan Pusat Informasi Harga Pangan Strategis, cabai merupakan salah satu dari sepuluh komoditas yang memiliki kontribusi signifikan dalam pembentukan angka inflasi pada sektor bahan makanan di Indonesia. Oleh karena itu, cabai dapat dikatakan komoditas penting bagi perekonomian Indonesia. Harga komoditas cabai sering mengalami lonjakan harga dan fluktuatif. Oleh karena itu, analisis terhadap harga cabai dibutuhkan untuk membantu pengambilan kebijakan stabilisasi harga. Variabel pada penelitian ini adalah harga cabai merah besar dan harga cabai rawit hijau yang termasuk sebagai komoditas pangan strategis. Perkembangan harga cabai merah besar dan harga rawit hijau selama beberapa tahun membentuk data time series. Model Vector Autoregressive (VAR) adalah model peramalan data deret waktu multivariat. Model tersebut tidak hanya bergantung pada lag dari peubah itu sendiri tetapi juga dipengaruhi oleh lag peubah lainnya. Keunggulan Model Vector Autoregressive (VAR) adalah tidak perlu menentukan variabel bebas dan variabel terikat. Hasil penelitian menunjukkan model terbaik untuk menggambarkan harga cabai merah besar dan harga cabai rawit hijau adalah VAR(8). Nilai MAPE untuk harga cabai merah besar sebesar 8,59% dengan R^2 sebesar 80,00% dan untuk harga cabai rawit hijau sebesar 7.05% dengan R^2 sebesar 83,33%. Berdasarkan uji kausalitas Granger cabai merah besar dan cabai rawit hijau memiliki hubungan dua arah., According to the Information Center for Strategic Food Prices, chili is one of ten commodities that have a significant contribution to the inflation rate in the food sector in Indonesia. Therefore, chili can be said to be an important commodity for the Indonesian economy. Chili commodity prices often spike and fluctuate. Therefore, an analysis of chili prices is needed to assist price stabilization policymaking. The variables in this study are the prices of large red chilies and the prices of green cayenne peppers, which were included as strategic food commodities. The price of large red chili and the prices of green cayenne pepper over several years form a time series. The Vector Autoregressive (VAR) model is a multivariate time series data forecasting model. The model does not only depend on the lag of the variable itself but is also affected by the lag of other variables. The advantage of the Vector Autoregressive Model (VAR) is that there is no need to determine dependent and independent variables. The results showed that the best model to describe the price of large red chilies and green cayenne peppers was VAR(8). The MAPE value for the price of large red chili is 8.59% with R^2 of 80.00% and for the price of green cayenne pepper is 7.05% with R^2 of 83.33%. Based on the Granger causality test, the price of large red chilies and the price of green cayenne pepper have a two-way relationship.
Keyword: VAR, uji kausalitas Granger, Granger causality test

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: