Judul: Imputasi Data Deret Waktu Musiman Menggunakan VAR-IM (Studi Kasus: Data Cuaca Di Stasiun Meteorologi Citeko)
Abstrak: Metode imputasi univariat didefinisikan sebagai metode imputasi yang hanya menggunakan informasi dari peubah target dalam mengestimasi data hilang. Metode imputasi univariat mudah dan fleksibel dalam penggunaannya karena tidak ada peubah lain selain peubah target yang diperlukan. Meskipun begitu, metode imputasi multivariat berpotensi meningkatkan akurasi imputasi jika peubah lain relevan dengan peubah target. Banyak metode imputasi multivariat yang telah diusulkan, salah satunya adalah Vector Autoregression Imputation Method (VAR-IM). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil metode-metode imputasi berbasis VAR-IM dengan metode imputasi univariat pada data deret waktu, terutama pada data dengan lag musiman yang panjang seperti data cuaca harian. Penelitian ini mengkaji tiga metode yang dimodifikasi berdasarkan VAR-IM menggunakan simulasi dengan tiga langkah umum: penghapusan, imputasi, dan evaluasi. Tahap penghapusan dilakukan dengan enam skema berbeda, masing-masing dengan enam proporsi data hilang. Simulasi dilakukan pada data cuaca harian yang diperoleh dari Stasiun Meteorologi Citeko pada rentang 1 Januari 1991 hingga 22 Juni 2013. Penelitian ini menggunakan sembilan peubah cuaca, yaitu suhu minimum, maksimum, dan rata-rata, kelembapan rata-rata, curah hujan, lama penyinaran, kecepatan angin minimum dan maksimum, serta arah angin pada kecepatan maksimum. Hasil simulasi menunjukkan bahwa ketiga metode modifikasi VAR-IM dapat meningkatkan akurasi imputasi pada sekitar 75% kasus. Hasil simulasi juga menunjukkan bahwa hasil imputasi dari metode berbasis VAR-IM memiliki akurasi yang cenderung lebih stabil seiring dengan bertambahnya proporsi data hilang jika dibandingkan dengan hasil imputasi dari metode univariat.
Keyword: metode imputasi multivariat, VAR-IM, VARDec-IM, VARD-IM, data cuaca

Judul: Kajian Pemodelan Data Deret Waktu yang Menyebar Binomial Negatif dan Berpola Musiman
Abstrak: Analisis deret waktu merupakan prosedur analisis data dengan pengaruh waktu dan dilakukan untuk meramalkan suatu kemungkinan keadaan kedepan. Tahapan penting dalam analisis data deret waktu yaitu menemukan pola data sehingga dapat ditentukan metode yang tepat untuk memodelkan data tersebut. Salah satu jenis pola data deret waktu yaitu pola musiman. Data berpola musiman terjadi ketika adanya pola perubahan yang berulang dalam periode musim misalnya satu tahun untuk data bulanan. Metode peramalan pada data deret waktu berpola musiman ialah metode Seasonal Autoregressive Moving Average (SARIMA). Namun metode SARIMA hanya terbatas pada data yang menyebar normal, oleh sebab itu pada beberapa kasus syarat tersebut tidak dapat terpenuhi contohnya pada peramalan data diskrit. Sehingga diperlukan suatu metode yang dapat mengakomodasi data berpola musiman dan tidak menyebar normal misalnya untuk data yang menyebar binomial negatif. Metode yang dapat mengakomodasi data berpola musiman dan menyebar binomial negatif adalah metode Generalized Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (GSARIMA). Berdasarkan perkembangan machine learning saat ini, maka pada penelitian ini akan digunakan metode berbasis machine learning yaitu model Seasonal Support Vector Regression (SSVR). Metode SSVR merupakan salah satu metode yang dapat mengenali pola data deret waktu berpola musiman. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji data deret waktu yang menyebar binomial negatif dan berpola musiman pada data jumlah hari hujan di Kota Bengkulu pada periode bulan Januari tahun 2000 hingga bulan Desember tahun 2020 dengan membandingkan metode Generalized Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (GSARIMA) dan metode Seasonal Support Vector Regression (SSVR). Adapun kriteria pemilihan model terbaik yang digunakan yaitu Mean Absolute Deviation (MAD). Diperoleh nilai MAD pada metode GSARIMA sebesar 3,16 dan pada metode SSVR sebesar 3,67. Berdasarkan hasil analisis tersebut dapat disimpulkan bahwa metode GSARIMA mempunyai kemampuan peramalan yang lebih baik dari pada metode SSVR pada jumlah hari hujan di kota Bengkulu periode bulan Januari 2000 hingga bulan Desember 2020. Kata kunci: Jumlah Hari Hujan, SARIMA, GSARIMA, SSVR, Time series analysis is a data analysis procedure with the influence of time and is carried out to predict a possible future situation. An essential step in time series data analysis is finding data patterns so that the appropriate method can be determined for modeling the data. One type of time series data pattern is a seasonal pattern. Seasonally patterned data occurs when repeated changes in the seasonal period, for example, one year for monthly data. The seasonal patterns forecasting method for time series data is the Seasonal Autoregressive Moving Average (SARIMA) method. However, the SARIMA method is only limited to data that is Normal distributed; therefore, in some cases these conditions cannot be fulfilled, for example, in discrete data forecasting. So we need a method that can accommodate seasonal patterned data and is not Normal distributed, for example, for data that has a negative binomial spread. The method that can accommodate seasonal patterned data and spreads negative binomials is the Generalized Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (GSARIMA) method. Based on the current development of machine learning, this research will use the Seasonal Support Vector Regression (SSVR) method. The Seasonal SVR method is one of the methods based on machine learning that can recognize seasonal
Keyword: Jumlah Hari Hujan, GSARIMA, SSVR, SARIMA

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: