Judul: Pemodelan Luas Panen Padi Menggunakan GSTARIMA Pada Enam Provinsi Di Indonesia
Abstrak: Beras telah menjadi sumber bahan makanan pokok utama masyarakat di hampir seluruh daerah di Indonesia dengan konsumsi per kapita per tahun mencapai 85 kilogram. Salah satu masalah yang mungkin timbul akibat penambahan jumlah populasi penduduk adalah pemenuhan kebutuhan pangan dalam negeri. Penambahan jumlah penduduk perlu diikuti dengan strategi dan kebijakan yang tepat terkait pemenuhan kebutuhan pangan dalam negeri. Untuk menyusun strategi dan kebijakan yang tepat diperlukan ketersediaan data yang akurat. Salah satu indikator penting terkait data pangan adalah luas panen padi yang erat hubungannya dan secara teknis menentukan besar atau kecilnya angka produksi padi. Selain data yang akurat, diperlukan juga metode yang tepat untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang, salah satunya adalah dengan permalan. Generalized Space Time Autoregressive Integrated Moving Average (GSTARIMA) adalah teknik analisis ruang dan waktu yang mengkombinasikan analisis deret waktu yakni Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan keterkaitan antar lokasi yang direpresentasikan oleh matriks pembobot spasial. Di Indonesia terdapat enam provinsi yang memiliki luas panen padi terbesar yakni Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sulawesi Selatan, Sumatera Selatan, dan Sumatera Utara. Model GSTARIMA untuk peramalan luas panen padi di keenam provinsi di Indonesia yang dibentuk adalah GSTARIMA (2,0,0)*(0,1,1)12 dengan matriks pembobot kebalikan jarak dan korelasi silang. Perbandingan hasil peramalan luas panen padi 12 periode ke depan diperoleh model dengan matriks pembobot korelasi silang memberi akurasi yang lebih baik dibanding matriks pembobot kebalikan jarak, hal ini dapat dilihat dari MAPE Total model dengan pembobot korelasi silang lebih kecil dibanding model dengan pembobot kebalikan jarak. Model ARIMA secara umum memberikan hasil ramalan yang lebih baik dibanding model GSTARIMA karena lebih fleksibel dalam penentuan ordo pada masing-masing lokasi.
Keyword: GSTARIMA, luas panen padi, matriks pembobot spasial, peramalan, ruang-waktu

Judul: Penerapan GSTARIMA untuk Luas Serangan Relatif Wereng Batang Coklat pada Tanaman Padi dengan Matriks Pembobot Spasial Terbaik
Abstrak: Tanaman padi merupakan sumber pangan utama penduduk Indonesia terutama beberapa provinsi seperti Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera Barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi, Provinsi Bengkulu, dan Provinsi Lampung. Tanaman ini terkadang mengalami penurunan produksi baik dari sisi kualitas maupun kuantitas. Salah satu faktor terjadinya hal tersebut adalah serangan wereng batang coklat. Peramalan luas serangan wereng batang coklat pada tanaman padi merupakan salah satu sistem perlindungan pertanian. Peramalan luas serangan wereng batang coklat juga perlu juga dilakukan secara simultan terhadap beberapa lokasi. Hal tersebut perlu dilakukan karena sifat wereng batang coklat yang mampu menyebar ke habitat baru baik pada lokasi yang bertetanggaan bahkan lebih luas baik oleh dirinya sendiri maupun karena pengaruh alam seperti angin. Salah satu pendekatan statistika untuk memodelkan dan meramalkan data beberapa lokasi dan waktu secara simultan adalah generalized space time autoregressive integrated moving average (GSTARIMA). Salah satu pertimbangan penting pada model GSTARIMA adalah matriks pembobot spasial. Secara umum, penelitian terkait GSTARIMA hanya berfokus pada pembobot spasial berorde-1 namun telah dikembangkan pembobot spasial berorde-2. Hal ini menjadi dasar agar dapat melakukan pengembangan metode terkait orde spasial yang lebih tinggi. Pendekatan radius yang digunakan pada pengelompokan orde pembobot spasial hingga orde ke-n menjadi kajian yang baru dan menarik. Pendekatan ini yang kemudian akan diformulasikan dengan kebalikan jarak antar lokasi berpangkat 1, 2, dan orde spasialnya. Pemilihan pembobot spasial berorde-n menjadi hal yang menarik untuk diteliti terlebih menentukan pembobot terbaik pada data luas serangan OPT utama tanaman padi. Berdasarkan pembobot spasial terbaik inilah kemudian akan dilakukan peramalan pada masing-masing provinsi seperti Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera Barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi, Provinsi Bengkulu, dan Provinsi Lampung terkait luas serangan wereng batang coklat pada tanaman padi untuk beberapa periode kedepan. Model yang sesuai dan terbaik pada data luas serangan relatif wereng batang coklat pada tanaman padi untuk Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera Barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi, Provinsi Bengkulu, Provinsi Sumatera Selatan, dan Provinsi Lampung secara simultan adalah GSTARIMA (1,0,0) dengan orde spasial kedua dimana alternatif matriks pembobot jarak yang digunakan berpangkat orde spasialnya. Hal ini didasarkan pada nilai RMSE terkecil yaitu sebesar 1.6716. Peramalan luas serangan relatif wereng batang coklat untuk bulan Januari 2017-Desember 2017 yang dihasilkan untuk kedelapan provinsi tersebut yang relatif meningkat.
Keyword: GSTARIMA, matriks pembobot spasial, wereng batang coklat

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: