Judul: Kajian Model Peramalan Clustering Time Series untuk Penggerombolan Provinsi di Indonesia berdasarkan Harga Beras
Abstrak: Sebagian besar masyarakat Indonesia mengkonsumsi beras sebagai bahan pokok utama. Tinggi rendahnya harga beras berdampak kepada para petani dan masyarakat terutama yang tidak mampu. Jika harga beras tinggi dapat mengakibatkan kelangkaan bagi masyarakat yang tidak mampu, sebaliknya jika harga beras rendah akan mengurangi kesejahteraan para petani. Peramalan harga beras merupakan salah satu informasi penting diharapkan mampu menjadi bahan pertimbangan harga beras terbaik dimasa mendatang yang tidak merugikan pihak tertentu. Pemodelan data deret waktu dengan banyak provinsi dapat dilakukan satu persatu. Akan tetapi, semakin banyak provinsi yang digunakan menyebabkan proses pemodelan secara satu persatu menjadi tidak efisien. Proses pemodelan dapat menjadi lebih efisien dengan melakukan penataan provinsi yang cukup banyak kedalam suatu gerombol. Penggerombolan dapat diterima dan dilakukan apabila presisi nilai prediksi dan ramalan yang diperoleh sama baiknya dengan pemodelan yang dilakukan secara satu persatu. Sehingga menjadi ide dasar penelitian ini dengan melakukan penggerombolan provinsi di Indonesia berdasarkan karakteristik dari data, setelah itu melakukan pemodelan dan peramalan level individu dan level gerombol selanjutnya dilakukan peramalan 12 bulan kedepan untuk masing-masing gerombol. Analisis gerombol data deret waktu (TSClust) yang digunakan pada penelitian ini ialah hierarki dengan metode pautan rataan pada autokorelasi harga beras konsumen perdesaan 32 provinsi di Indonesia dengan menggunakan ukuran ketidakmiripan yaitu jarak korelasi. Teknik peramalan yang digunakan menggunakan pemodelan autoregressive integrated moving average (ARIMA). Penggerombolan hierarki dengan mencoba semua pautan diperoleh hasil pautan rataan menghasilkan koefisien cophenetic untuk jarak korelasi tertinggi dibandingkan dengan pautan lainnya yaitu sebesar 0.95. Jumlah gerombol yang di hasilkan 4 gerombol yaitu (A) pola musiman fluktuatif, (B) pola campuran (musiman dan non musiman) fluktuatifnya relatif stabil, (C) pola non musiman, kenaikan harga periode awal relatif tinggi dan (D) pola non musiman, kenaikan harga periode akhir relatif tinggi. Pemodelan ARIMA level individu dan gerombol menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 3.38% dan 4.15%. Pemodelan ARIMA level gerombol dengan 4 gerombol memberikan efisiensi yang tinggi karena hanya dengan melakukan 4 kali pemodelan menghasilkan nilai keakuratan tidak jauh berbeda dengan pemodelan level individu. Nilai MAPE tidak melebihi 10% sehingga pemodelan level gerombol tergolong baik dan representatif untuk dilakukan peramalan. Hasil peramalan masing-masing gerombol untuk 12 periode kedepan untuk Gerombol A dan B berfluktuatif, sementara Gerombol C dan D konstan. Jika di urutkan peramalan harga beras tertinggi ke rendah berdasarkan hasil penggerombolan yaitu Gerombol D, Gerombol C, Gerombol B dan Gerombol A
Keyword: ARIMA, Correlation Distance, Rice Price, TSClust

Judul: Pengembangan Model Peramalan Harga Minyak Goreng dengan Pendekatan Clustering Time Series
Abstrak: Kajian terhadap minyak goreng dipandang perlu karena kenaikan harga minyak goreng akan berdampak terhadap inflasi. Kajian minyak goreng yang pernah dilakukan oleh Sumaryanto (2009) dan Ati (2015) menggunakan harga minyak goreng dengan pemodelan Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA). Sumaryanto (2009) memodelkan menggunakan data harga minyak goreng agregasi nasional dan menyarankan pemodelan dengan menggunakan data pada level wilayah yang lebih spesifik, yaitu provinsi. Harga minyak goreng berdasarkan waktu bervariasi antar provinsi. Beberapa mempunyai pola yang berbeda dan beberapa mempunyai pola yang mirip. Kemiripan tersebut bisa dikelompokkan menggunakan analisis gerombol. Analisis gerombol data deret waktu juga dilakukan oleh Ardiansyah (2014) dan Veti (2015) dengan data yang berbeda, yaitu data dana pihak ketiga 30 provinsi dan nilai ekspor Indonesia ke 20 negara tujuan ekspor. Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini tertarik untuk melakukan pemodelan ARIMA harga minyak goreng pada 32 provinsi di Indonesia, serta memanfaatkan analisis gerombol data deret waktu dalam pengembangan pemodelan ARIMA. Data harga minyak goreng perdesaan pada 32 provinsi tidak memperlihatkan adanya pola musiman. Kemudian, berdasarkan pemodelan ARIMA pada level individu diperoleh beberapa model umum yang sama pada beberapa provinsi. Lima provinsi (Sumatera Utara, Kep. Bangka Belitung, Jawa Tengah, Jawa Timur dan Sulawesi Tenggara) mempunyai model ARIMA (1,1,0) , sebaliknya tiga provinsi ( Jambi, Jawa Barat dan Kalimantan Barat) mempunyai model ARIMA (0,1,1). Model ARIMA untuk Kepulauan Riau dan Nusa Tenggara Barat adalah ARIMA (0,1,4). Lima belas provinsi lainnya (Nanggroe Aceh Darussalam, Sumatera Barat, Riau, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Bali, Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat dan Papua) mempunyai model ARIMA (0,1,0) dan 7 provinsi lainnya mempunyai model ARIMA yang berbeda-beda. Analisis gerombol yang merupakan bagian dalam pengembangan pemodelan ARIMA ini menggunakan metode berhirarki dengan pautan rataan, menghasilkan gerombol yang kuat saat banyaknya gerombol adalah 2 untuk kedua jenis penggunaan ukuran ketidakmiripan, Dynamic Time Warping (DTW) dan Complexity Invariant Dissimilarity (CID). CID merupakan ukuran ketidakmiripan yang lebih sesuai digunakan dibandingkan dengan DTW karena memiliki koefisien korelasi cophenetic yang lebih besar (0.837). Model ARIMA terbaik hasil penggunaan jarak CID adalah ARIMA(1,1,0) untuk gerombol pertama (29 provinsi), dan ARIMA(0,1,0) untuk gerombol kedua. Model terbaik pada gerombol kedua adalah model yang digunakan untuk peramalan harga minyak goreng provinsi Maluku Utara, Papua Barat dan Papua. Ukuran akurasi ramalan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang diterapkan pada periode data uji (Januari-Desember 2016). Pemodelan ARIMA pada level individu menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 2.56% sedangkan rata-rata MAPE hasil pemodelan ARIMA pada level gerombol dengan menggunakan ukuran CID 2 gerombol sebesar 7%. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa dengan nilai MAPE yang sangat kecil, pemodelan ARIMA pada level individu tetap merupakan teknik yang terbaik dibandingkan dengan pemodelan ARIMA pada level gerombol. Akan tetapi, pemodelan ARIMA level gerombol yang dilakukan dalam penelitian ini menghasilkan efisiensi yang tinggi karena dengan 2 kali pemodelan mampu melakukan peramalan untuk 32 provinsi dan dengan rata-rata MAPE yang tergolong bagus.
Keyword: ARIMA, Analisis Gerombol, CPO, Hirarki, Inflasi

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: