Judul: Peramalan Jumlah Kunjungan Wisata TMII Menggunakan Metode Seasonal ARIMA (SARIMA).
Abstrak: Taman Mini Indonesia Indah (TMII) telah banyak memberikan kontribusi yang positif terhadap pengembangan ekonomi dan sosial masyarakat di sekitarnya. TMII sebagai salah satu tempat wisata di DKI Jakarta menyajikan wisata hiburan sekaligus edukasi bagi pengunjungnya. Saat hari libur panjang seperti libur sekolah, libur lebaran dan libur tahun baru jumlah pengunjung TMII meningkat dari hari biasanya. Jumlah kunjungan wisata TMII dapat diramal dengan menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) yang merupakan pengembangan dari model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) pada data runtutan waktu yang memiliki unsur musiman. Pemodelan dilakukan pada data jumlah kunjungan wisata pada periode Januari 2007 sampai dengan Desember 2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik untuk data jumlah kunjungan wisata TMII adalah ARIMA(1,0,0)(2,1,2)6 dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 17.9% untuk meramal 3 bulan ke depan dan untuk meramal diperlukan minimal 19 bulan data sebelumnya.
Keyword: kunjungan wisata, peramalan, SARIMA

Judul: Kajian Model Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara dan Kedatangan Penumpang Internasional tanpa dan dengan Kovariat
Abstrak: Peramalan deret waktu terbagi dua, yaitu peramalan deret waktu peubah tunggal dan peubah ganda. Peramalan data deret waktu peubah tunggal yang paling sering digunakan adalah model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model ARIMA terbagi menjadi ARIMA non musiman dan ARIMA musiman. ARIMA musiman lebih dikenal dengan istilah Seasonal ARIMA atau SARIMA. Model ARIMA maupun SARIMA terkadang masih belum cukup untuk melakukan peramalan terhadap data yang dipengaruhi peubah lain. Model ARIMA didekati dengan model ARIMAX dan model SARIMA didekati dengan model SARIMAX dengan menambahkan peubah X sebagai kovariat. Kovariat adalah peubah yang diduga berpengaruh terhadap model ARIMA/SARIMA. Salah satu peramalan data deret waktu peubah ganda adalah model Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA). Model VARIMA digunakan untuk membuat model dari dua objek yang memiliki keterkaitan atau pengaruh dan salah satu objek bisa digunakan untuk meramalkan objek yang lain. Sama seperti model ARIMA, model VARIMA juga terkadang membutuhkan peubah penjelas lain yang dimasukkan ke dalam model sebagai kovariat yang disebut model VARIMAX. Penelitian ini membangun model deret waktu ARIMA/SARIMA dan VARIMA. Data yang digunakan adalah data kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di Bandara Kualanamu, Soekarno Hatta, Juanda, Ngurah Rai, dan Hasanudin periode Januari 2010 hingga Desember 2017. Model dengan kovariat ARIMAX/SARIMAX dan VARIMAX dibangun untuk mengkaji efek kovariat kurs, inflasi, dan PDRB terhadap model tanpa kovariat. Model tanpa dan dengan kovariat akan dibandingkan untuk mendapatkan model dengan kinerja peramalan terbaik. Tahapan analisis yang digunakan pada penelitian ini meliputi eksplorasi data, pemeriksaan kestasioneran data baik dalam ragam maupun rataan, dan pembentukan model. Pembentukan model peubah tunggal ARIMA/SARIMA dilakukan pada masing-masing peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di tiap bandara.Model ARIMAX/SARIMAX dibentuk dengan melakukan pemodelan regresi antara peubah bebas yaitu model ARIMA/SARIMA yang telah terbentuk sebelumnmya, dengan menambahkan kovariat kurs, inflasi, dan PDRB. Pemodelan peubah ganda dilakukan pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di tiap bandara. Model VARIMAX dibentuk dengan melakukan pemodelan regresi berdasarkan model VARIMA yang telah terbentuk sebelumnya, dengan menambahkan kovariat kurs, inflasi, dan PDRB. Perbandingan model tanpa dan dengan kovariat dilihat dari nilai MAPE pada data testing. Model dengan kinerja terbaik adalah model yang memiliki nilai MAPE terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan peubah tunggal pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara di Bandara Hasanudin tidak memiliki pola musiman sehingga model peubah tunggal yang terbentuk adalah model ARIMA, sedangkan keempat bandara lain membentuk model SARIMA. Pemodelan peubah tunggal pada peubah kedatangan penumpang internasional membentuk model SARIMA di kelima bandara. Model SARIMA yang terbentuk menunjukkan bahwa peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional memiliki pola periodik setiap 12 bulan yang artinya akan berulang di bulan yang sama pada tahun berikutnya. Penambahan kovariat pada model ARIMA/SARIMA menunjukkan bahwa kedatangan penumpang internasional tidak dipengaruhi oleh faktor diluar peubah kedatangan penumpang internasional itu sendiri. Penambahan kovariat pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara menunjukkan hasil yang berbeda. Kovariat kurs, inflasi, dan PDRB akan berpengaruh terhadap kinerja dari model peramalan kunjungan wisatawan (ARIMAX/SARIMAX lebih baik dari ARIMA/SARIMA).
Keyword: peramalan sarima, sarimax, varima, varimax

Judul: Detoxification of Cassava’s Acid Hydrolyzate by Activated Carbon Method for Bioethanol Production
Abstrak: Cassava is one of natural resources for carbohydrate that also available for bioethanol production. Starch and fibers hydrolysis maybe conducted on acid condition. The restriction in acid hydrolysis is 5-hydroxymethyl furfural (HMF) and furfural formation, which inhibit yeast fermentation. This study applied two stages of detoxification, which are overliming and activated carbon adsorption methods for lowering HMF and furfural concentrations. In order to obtain tolerable amount in sugar solution, detoxification by activated carbon adsorption was done by concentration of 1%, 2.5%, 5% and 10% and duration of contact are 30 45 and 60 minutes. The results showed that overliming method decreased HMF and furfural concentrations 34.38% and 60.81%, respectively. Overliming followed by 5% activated carbon adsorption for 30 minutes produced the best sugar solution which has a lower HMF and furfural concentrations by 72.03% and 89.11%, respectively. Adsorption constants of HMF and furfural by 5% activated carbon were 0.044 g/min and 3,7 x 10-5 g/min, respectively. The concentration of ethanol produced was 5.00% (b/v) or 63.22% higher than obtained from detoxification by neutralization (NH4OH) which produced ethanol only 3.06%.
Keyword: