Judul: Evaluasi Kriteria Pemilihan Model untuk Peramalan Inflasi Komoditas Pangan Hewani dan Olahannya dengan Pendekatan TSClust
Abstrak: Isu permasalahan yang ada pada pemodelan ARIMA yaitu pada pemilihan model ARIMA terbaik. Tahapan pemodelan deret waktu yang berbasis model ARIMA (p,d,q)) memiliki tiga tahapan iteratif. Tahapan tersebut menghasilkan model ARIMAterbaik berdasarkan kriteria pemilihan model. Ada beberapa kriteria yang biasa digunakan, yaitu: Akaike’s information criterion (AIC), Akaike’s information criterion bias corrected (AICC) dan Bayesian information criterion (BIC), mean absolute percentage error (MAPE), dan root mean squared error (RMSE). Model ARIMA yang dihasilkan berdasarkan kriteria pemilihan model kadang sama atau berbeda ketika kriteria pemilihan model yang digunakan berbeda-beda. Kriteria pemilihan model dapat menghasilkan model terbaik yang berbeda-beda sehingga dapat mempersulit untuk memilih model terbaik yang akan digunakan dan tidak diketahui kriteria pemilihan mana yang memiliki ketepatan identifikasi model ARIMA yang paling baik. Disamping itu, kriteria pemilihan model juga dapat menghasilkan model yang sama sehingga harus dilakukan kajian tentang seberapa mirip antar kriteria pemilihan tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu kajian tentang karakteristik dari kriteria pemilihan model. Karakteristik yang dapat diamati dari kriteria pemilihan model tersebut adalah ketepatan dalam mengidentifikasi model dan kemiripan antar kriteria pemilihan model. Pada penelitian ini karakteristik ini akan dievaluasi dengan simulasi menggunakan kondisi data pembangkitan yang berbeda-beda. Model ARIMA(p,d,q) dapat digunakan dalam peramalan dengan pendekatan penggeromboan deret waktu (TSClust). Penggerombolan data deret waktu merupakan penggerombolan yang memperhatikan sifat dinamis dari suatu data deret waktu. Penggerombolan deret waktu dibagi menjadi tiga jenis berdasarkan penggunaan jaraknya, yaitu: raw data, feature data dan parameter model. Salah satu jarak yang berbasil model deret waktu adalah jarak Piccolo. Jarak Piccolo menggunakan model ARIMA untuk penggerombolan data deret waktu. Dari masing-masing deret waktu dibuat sebuah model ARIMA berdasarkan kriteria penentuan model terbaik. Kriteria pemilihan model yang akan digunakan adalah kriteria terbaik hasil kajian pada tahap simulasi. Data riil yang digunakan pada penelitian ini adalah data inflasi komoditas pangan hewani dan olahannya di Provinsi DKI Jakarta. Data ini diambil berdasarkan pertimbangan bahwa inflasi merupakan peristiwa yang penting dalam perekonomian nasional. Inflasi diartikan sebagai suatu kecenderungan meningkatnya harga-harga barang dan jasa secara umum dan terus-menerus. Inflasi juga merupakan salah satu indikator pengendalian ekonomi makro yang berdampak luas terhadap berbagai indikator ekonomi lainnya. Kestabilan inflasi merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan yang pada akhirnya memberikan manfaat bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Adapun tujuan penelitian ini adalah melakukan evaluasi ketepatan mengidentifikasi model ARIMA berdasarkan kriteria pemilihan model dengan simulasi, melakukan evaluasi kemiripan antar kriteria pemilihan model dengan simulasi, dan melakukan peramalan inflasi komoditas pangan hewani dan olahannya Provinsi DKI Jakarta dengan pendekatan TSClust. Kriteria pemilihan model yang memiliki ketepatan paling tinggi yaitu kriteria pemilihan model BIC dengan rata-rata ketepatan identifikasi model ARIMA, yaitu sebesar 63.36%. Kriteria pemilihan model AIC, BIC, AICC dan RMSE memiliki pola nilai yang mirip pada 50 kondisi simulasi ini, karena persamaan antara AIC, BIC, AICC, RMSE memiliki dasar yang sama yaitu menggunakan jumlah kuadrat galat. MAPE tidak memiliki kesamaan pola dengan kriteria lainnya, karena persamaannya dari galat relatif. Selanjutnya, hasil penerapan pada data riil adalah laju inflasi bulanan komoditas pangan hewani dan olahannya mempunyai
Keyword: Kriteria pemilihan model, model ARIMA, penggerombolan deret waktu, jarak Piccolo, inflasi

Judul: Evaluasi Metode K-Means dan K-Error untuk Peramalan Komoditas Pangan Nabati DKI Jakarta
Abstrak: Peramalan digunakan untuk mengukur ketidakpastian berdasarkan informasi masa lalu dari suatu peubah yang dinamakan deret waktu. Salah satu metode untuk melakukan peramalan dengan pemodelan yaitu autoregressive integrated moving average (ARIMA). Model ARIMA akan menghasilkan satu buah model yang digunakan untuk peramalan. Pada suatu kasus, ketika pemodelan dilakukan untuk banyak peubah dependen, maka pemodelan dengan ARIMA secara langsung akan menghasilkan banyak model. Masalah tersebut membuat model yang dihasilkan menjadi tidak efektif dan efisien. Pendekatan TSClust sebagai pra-processing dapat dilakukan untuk mereduksi banyaknya model. Metode penggerombolan sederhana yang dapat diterapkan yaitu metode K-Means. Penggerombolan dilakukan menggunakan data parameter ARIMA sehingga memasukkan unsur kesalahan (measurement error) terkait pendugaan parameter menjadi relevan, salah satu metode yang dapat diterapkan yaitu K-Error. Perbedaan mendasar dari kedua metode adalah metode K-Error memasukkan unsur kesalahan data kedalam perhitungan pusat dan jarak dalam algoritme penggerombolan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kedua metode dan menerapkan pada data inflasi komoditas pangan nabati DKI Jakarta. Pada penelitian ini, metode K-Error dan K-Means akan dievaluasi melalui simulasi pada dua skema yaitu skema homogen dan heterogen. Skema homogen merupakan kondisi pembangkitan satu set data yang terdiri atasobjek-objek dengan model yang sama. Pada skema homogen, parameter memiliki dua kondisi yaitu kondisi dekat dan jauh. Sedangkan, pada skema heterogen, pembangkitan satu set data yang terdiri atas objek-objek yang memiliki model yang berbeda-beda. Konsep dasarnya pada satu set data akan dibangkitkan empat gerombol dengan masing-masing gerombol terdiri atas 10 objek dengan panjang 100 periode. Metode terbaik ditentukan berdasarkan salah klasifikasi terendah. Selanjutnya, metode terbaik akan diterapkan pada data inflasi bulanan komoditas pangan nabati DKI Jakarta, dilanjutkan dengan melakukan pemodelan ARIMA level gerombol. Evaluasi metode K-Error dan K-Means berdasarkan simulasi memiliki tingkat ketepatan yang berbeda. Pada model homogen, metode K-Error lebih mampu mengklasifikasikan objek dengan tepat dibandingkan metode K-Means berdasarkan nilai salah klasifikasi yang dihasilkan. Salah klasifikasi yang dihasilkan K-Error lebih rendah dibandingkan K-Means pada kondisi parameter antar gerombol jauh maupun dekat. Pada kondisi parameter dekat kedua metode menghasilkan range (jangkauan) salah klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan kondisi parameter jauh. Hal tersebut menandakan bahwa kedua metode lebih mampu mengklasifikasikan objek dengan kondisi parameter jauh dibandingkan kondisi parameter dekat. Pada model heterogen dilakukan dua pendekatan dalam penyusunan model individu untuk seluruh objek. Pendekatan I yaitu dengan model asli, sedangkan pendekatan II dengan model AR(p). Berdasarkan hasil simulasi dengan pendekatan I, metode K-Means memiliki ketepatan yang lebih baik dibandingkan metode K-Error. Pada pendekatan II, metode K-Error lebih unggul dibandingkan metode K-Means. Kedua metode tersebut tergolong cukup baik dalam mengklasifikasikan objek dengan tepat. Penerapan kedua metode pada data inflasi komoditas pangan nabati DKI Jakarta menghasilkan gerombol optimum sebanyak 5 gerombol. Gerombol optimum yang dihasilkan berasal dari metode K-Error berdasarkan nilai RMSE terendah. Masing-masing gerombol memiliki model yang berbeda dengan seluruh model merupakan model yang stasioner tanpa proses differencing. Nilai k (jumlah gerombol) stabil yang dipilih yaitu k=4 sampai k=8. Metode K-Error menghasilkan nilai RMSE yang lebih rendah dibandingkan K-Means untuk beberapa nilai k yang terpilih. Selanjutnya, pemodelan level gerombol menghasilkan RMSE yang tidak berbeda jauh dengan level individu secara eksplotif dan secara formal menggunakan uji-z. Oleh karena itu, pemodelan level
Keyword: ARIMA, K-Error, K-Means, TSClust, 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: