Judul: Peramalan Curah Hujan dengan Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan VECM (Vector Error Correction Model).
Abstrak: Peramalan curah hujan diperlukan untuk memprediksi curah hujan pada periode berikutnya. Penelitian ini menggunakan 2 (dua) model peramalan yaitu model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan VECM (Vector Error Correction Model). ARIMA merupakan model peramalan yang berdasarkan pada data deret waktu peubah amatan itu sendiri sebagai pembentuk modelnya. VECM merupakan model peramalan yang melibatkan 1 (satu) atau lebih data deret waktu peubah penjelas sebagai pembentuk modelnya. Berdasarkan model ARIMA, model yang terpilih sebagai model terbaik adalah ARIMA (1, 1, 2). Validasi model dari data pengujian pada model ARIMA (1, 1, 2) berdasarkan MAD dan RMSE sebesar 14.06 dan 17.29. Pada VECM, peubah penjelas yang digunakan yakni suhu, kelembaban, dan lama penyinaran. Berdasarkan VECM (1) yang diperoleh, terdapat dua hubungan terhadap perubahan curah hujan, yakni hubungan jangka panjang dan jangka pendek. Pada hubungan jangka panjang, perubahan curah hujan dipengaruhi oleh curah hujan dan lama penyinaran masing-masing 1 (satu) periode sebelumnya. Pada hubungan jangka pendek, perubahan curah hujan hanya dipengaruhi oleh perubahan lama penyinaran 1 (satu) periode sebelumnya. Validasi VECM (1) dari data pengujian berdasarkan MAD dan RMSE sebesar 13.46 dan 16.81. Sehingga pada penelitian ini, VECM (1) dapat lebih baik meramalkan curah hujan dibanding model ARIMA (1, 1, 2).
Keyword: curah hujan, model ARIMA, VECM

Judul: Perbandingan Model Seasonal ARIMAdan Model Seasonal ARFIMA Pada Peramalan Curah Hujan di kawasan Bogor
Abstrak: Peramalan merupakan studi terhadap data historis untuk menemukan hubungan, kecenderungan, dan pola data yang sistematis. Pada proses peramalan data yang digunakan adalah data deret waktu. Hasil peramalan curah hujan yang akurat akan banyak memengaruhi aktivitas manusia. Misalnya dalam bidang pertanian, peramalan curah hujan digunakan untuk menentukan jenis tanaman yang ditanam dan menentukan awal musim tanam. Dari identifikasi awal, terlihat bahwa curah hujan di kawasan Bogor mempunyai sifat ketergantungan jangka panjang , data pencilan, serta musiman. Sifat ketergantungan jangka panjang dapat dideteksi jika diantara pengamatan dengan periode yang terpisah jauh masih mempunyai korelasi yang tinggi, sedangkan data pencilan dapat mengakibatkan estimasi derajat pembeda yang diperoleh berbias. Dalam penelitian ini akan ditunjukkan juga performa dari model Seasonal ARIMA (SARIMA) untuk kemudian dibandingkan dengan model SARFIMA. Hasil menunjukkan menunjukkan bahwa Seasonal ARFIMA lebih baik daripada Seasonal ARIMA.
Keyword: curah hujan, data pencilan, musiman, SARFIMA, SARIMA

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: