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: Studi Komparatif model ARIMA dan Fuzzy Time Series untuk meramalkan data curah hujan bulanan. (Studi kasus: Kota Bogor -Indonesia).
Abstrak: Salah satu masalah utama dalam pengelolaan sumber daya air adalah peramalan curah hujan. Dengan mempertimbangkan efek curah hujan terhadap sumber daya air, prediksi curah hujan yang lebih akurat akan memungkinkan pemanfaatan sumber daya air dan pembangkit listrik secara efisien. Di sisi lain, iklim dan curah hujan adalah fenomena yang sangat tidak linier dan rumit, yang membutuhkan pemodelan dan simulasi matematika non-linear untuk prediksi yang akurat. Ada banyak faktor yang mempengaruhi curah hujan di kota Bogor- Indonesia, seperti posisi geografis, topografi dan faktor lainnya. Terjadinya curah hujan adalah salah satu elemen paling kompleks dari siklus hidrologi yang pemahamannya telah mengalami sejumlah besar perubahan ruang dan waktu. Keragaman curah hujan mempengaruhi banyak kegiatan termasuk produksi pertanian, transportasi, seluruh ekonomi suatu daerah, dan keberadaan penduduknya. Analisis deret waktu memainkan peran penting dalam memodelkan data meteorologi seperti kelembaban, suhu, curah hujan dan variabel iklim lainnya. Peramalan deret waktu adalah penggunaan model untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan nilai sebelumnya. Tujuan umum dari analisis deret waktu adalah mengekstrapolasi perilaku masa lalu ke masa depan. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan dua jenis pemodelan time series untuk diprediksi dengan data simulasi yang direpresentasikan menggunakan model ARMA (1,1). Data simulasi dihasilkan menggunakan 16 skenario sebagai kombinasi dari 4 nilai 𝜎����������𝑒���������� 2 (0.5, 1, 3, 5) dengan 4 nilai parameter ARMA. Tujuan lain dari penelitian ini adalah untuk membandingkan akurasi model ARIMA dan Fuzzy Time Series (Chen dan Yu) dalam memperkirakan data curah hujan bulanan dari masing-masing dari dua stasiun curah hujan yang ditemukan di Kota Bogor. 0oUntuk mengevaluasi kinerja model-model ini, parameter statistik digunakan untuk membuat perbandingan antara model-model ini. Parameter ini termasuk Root Mean Square Errors (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Kumpulan data yang telah digunakan dalam penelitian ini meliputi pengukuran bulanan untuk curah hujan dari tahun 2009 hingga 2016 (96 bulan) untuk pos hujan Empang dan stasiun klimatologi Dramaga yang ditemukan di kota Bogor, Indonesia. Model dilatih dengan data curah hujan bulanan untuk setiap stasiun curah hujan selama tujuh tahun. Kinerja model dievaluasi dengan menggunakan 12 bulan data. Model yang berbeda dan ukuran statistiknya ditentukan untuk setiap stasiun dan juga menggunakan studi simulasi. Kami telah menunjukkan diagram prakiraan yang diperoleh yang secara grafis menggambarkan kedekatan antara pengamatan asli dan yang diperkirakan. Hasil numerik dari penelitian ini menunjukkan bahwa dalam studi simulasi model chen lebih baik daripada model ARMA dan Yu karena nilai RMSE dan MAPE untuk metode ini memiliki nilai bias yang lebih rendah jika dibandingkan dengan metode lain, hal ini disebabkan karena model Yu mengandung nilai bias yang lebih tinggi. Statistik sekitar 11.44 saat varians error menjadi tinggi 𝜎����������𝑒���������� 2= 5 untuk parameter ARMA ф = 0.9 dan θ = 0.6 maka metode lain. Di sisi lain untuk penerapan data curah hujan, pos hujan Empang menunjukkan bahwa model Chen merupakan model terbaik untuk digunakan memperkirkan curah hujan karena RMSE dan MAPE memiliki nilai yang kecil masing-masingnya adalah 142.340 dan 43.184 jika dibandingkan dengan model lainnya. Sementara untuk stasiun klimatologi Dramaga terlihat bahwa model ARIMA merupakan model terbaik digunakan untuk memperkirakan curah hujan di daerah ini karena nilai terkecil RMSE dan MAPE masing-masing adalah 142.500
Keyword: ARIMA, Bias, Fuzzy Time Series, MAPE, Curah Hujan, RMSE

Judul: The effect on niacin supplementation on production and egg cholesterol of hysex brown laying hens
Abstrak: Telur merupakan salah satu bahan makanan asal ternak unggas yang kaya akan gizi, seperti karbohidrat, protein, lemak, vitamin dan mineral, disamping harganya murah, sehingga disebut wonderful food. Oleh karena itu, tidak mengherankan konsumsi telur di Indonesia cukup tinggi dibandingkan dengan bahan makanan sumber protein hewani lain. Disisi lain, adanya persepsi, bahwa sebutir telur mengandung kolesterol relatif cukup tinggi, yaitu 200 - 250 mg atau 1280 mg per 100 g kuning telur (yolk).
Keyword: