Judul: Perbandingan Model SARIMA dan Intervensi dalam Peramalan Jumlah Penumpang Domestik di Bandara Internasional Soekarno-Hatta
Abstrak: Pandemi Covid-19 membawa dampak yang cukup besar pada sektor transportasi udara. Bandara Internasional Soekarno-Hatta (Soetta) mengalami penurunan jumlah penumpang akibat pandemi Covid-19, meskipun demikian Bandara Soetta tetap beroperasi normal. Peramalan jumlah penumpang perlu dilakukan oleh pihak Bandara untuk menentukan kebijakan yang tepat dan mempersiapkan fasilitas-fasilitas yang disediakan jika terjadi kenaikan jumlah penumpang pada masa pandemi Covid-19. Penelitian ini membandingkan model SARIMA dan intervensi dalam peramalan jumlah penumpang domestik di Bandara Soetta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SARIMA terbaik yaitu ARIMA(0,1,0)(1,0,0)12 dengan MAPE dan RMSE masing-masing sebesar 55,18% dan 588887,4. Model intervensi terbaik yang diperoleh yaitu ARIMA(0,1,1)(1,0,0)12 b = 0, s = 5, r = 1 dengan MAPE sebesar 35,25% dan RMSE sebesar 238563,4. Model intervensi lebih baik jika dibandingkan dengan model SARIMA dalam melakukan peramalan jumlah penumpang domestik di Bandara Soetta berdasarkan nilai MAPE dan RMSE yang diperoleh., The Covid-19 pandemic has had a significant impact on the air transportation sector. Soekarno-Hatta International Airport (Soetta) experienced a decrease in the number of passengers due to the Covid-19 pandemic, although Soetta Airport continued to operate normally. Forecasting the number of passengers needs to be done by the airport to determine the right policy. Forecasting is also necessary so that the airport can prepare the needed facilities in the event of an increase in passengers during the Covid-19 pandemic. . This study compares the SARIMA model and the intervention in forecasting the number of domestic passengers at Soetta Airport. The results showed that the best SARIMA model was ARIMA(0,1,0)(1,0,0)12 with MAPE and RMSE of 55.18% and 588887.4, respectively. The best intervention model obtained was ARIMA(0,1 ,1) (1,0,0)12 b = 0, s = 5, r = 1 with MAPE of 35,25% and RMSE of 238563,4. The MAPE and RMSE values obtained indicate that the intervention model is better than the SARIMA model in forecasting the number of domestic passengers at Soetta Airport during the Covid-19 pandemic.
Keyword: ARIMA, Covid-19, number of passengers, intervention

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: Study of production process of xylanase from Alkalophillyc bacterium isolate grown corn cob xylane
Abstrak: Xylanase is an extracelulair enzyme which is produced by microorganism. This enzyme is able to hydrolise xylane (hemicelulose) to produce xylooligosaccharide and xylose. Thermo-alkalophillyc xylanase is an agent of pulp whitening process instead of or substitute of chlorine.
Keyword: