Judul: Meramalkan harga beras wilayah Jakarta dengan menggunakan model intervensi
Abstrak: Model peramalan yang biasa digunakan untuk data deret waktu adalah ARIMA. Adanya kejadian khusus dalam sebuah data deret waktu membuat model ARIMA klasik kurang tepat untuk digunakan. Model yang dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut adalah model intervensi, yaitu suatu model deret waktu yang dapat digunakan memodelkan dan meramalkan data yang mengandung kejadian khusus atau intervensi, baik dari faktor internal maupun eksternal. Ada dua fungsi utama yang digunakan dalam model intervensi, yaitu fungsi step dan pulse. Pada data harga beras wilayah Jakarta ditemukan 5 kejadian intervensi. Kejadian-kejadian intervensi tersebut yaitu peristiwa kerusuhan Mei 1998, berlakunya Inpres no. 9 tahun 2001, berlakunya HPP (harga pembelian pemerintah), banjir Jakarta tahun 2007, dan musim paceklik. Model intervensi yang dihasilkan menjelaskan bahwa harga beras dipengaruhi oleh kejadian-kejadian eksternal. Proses peramalan 12 bulan ke depan menghasilkan nilai MAPE sebesar 5.956. Hasil peramalan dengan model analisis intervensi memperlihatkan bahwa data ramalannya mendekati data aktual. Penerapan model analisis intervensi untuk peramalan lebih tepat jika dibandingkan dengan model ARIMA harga beras.
Keyword: Proses Autoregressive (AR), Proses Moving Average (MA), Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Judul: Model peramalan harga beras dengan pendekatan generalized space time (GST) (Studi kasus di Provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten)
Abstrak: Harga beras yang fluktuatif memiliki unsur keterkaitan dengan kejadian pada waktu-waktu sebelumnya. Selain itu harga beras juga dipengaruhi oleh ketersediaan stok beras di suatu lokasi. Dalam memenuhi ketersediaan tersebut, setiap lokasi membutuhkan lokasi sekelilingnya untuk menyediakan komoditas beras yang tidak dapat dipenuhi sendiri oleh lokasi yang bersangkutan. Dengan demikian harga beras tidak hanya dipengaruhi oleh waktu melainkan dipengaruhi oleh keterkaitan antar lokasi. Model Peramalan yang dapat menggabungkan unsur ketergantungan waktu dengan lokasi adalah generalized space time (GST) yang ordo waktunya didekati dengan autoregressive integreted moving average (ARIMA). Model GST merupakan pengembangan dari space time yang memiliki kelamahan yaitu mengisyarakatkan nilai-nilai parameter untuk semua lokasi sama. Model GST lebih realistis, karena pada kenyataannya lebih banyak ditemui model dengan parameter model yang berbeda untuk lokasi yang berbeda. Model GST yang didapatkan pada data harga beras provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten adalah GSTARI(3,1) dengan matriks pembobot seragam dan invers jarak. Model GST memiliki tingkat peramalan yang lebih baik daripada model ARIMA.
Keyword: ARIMA, generalized space time, rice price, space time

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: