Judul: Peramalan dan faktor-faktor yang mempengaruhi harga bawang merah enam kota besar di Indonesia kasus pengendalian harga bawang merah pada bagian analisis harga, Badan Ketahanan Pangan Nasional-DEPTAN RI
Abstrak: Salah satu produk sayuran yang dihasilkan petani di Indonesia adalah bawang merah. Secara umum bawang merah sebagai salah satu komoditas pertanian juga mempunyai masalah fluktuasi harga. Fluktuasi harga bawang merah dapat memberikan dampak positif dan dampak negatif bagi produsen dan konsumen. Untuk mengurangi risiko ketidakpastian harga bawang merah tersebut diperlukan suatu peramalan. Peramalan berguna untuk mengantisipasi ketidakpastian pada periode mendatang, dengan memperhitungkan faktor-faktor yang mempengaruhi harga. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pergerakan harga bawang merah enam kota besar di Indonesia, menganalisis faktor–faktor yang mempengaruhi fluktuasi harga bawang merah di enam kota besar di Indonesia dan mendapatkan metode peramalan mana yang terbaik untuk meramalkan harga bawang merah enam kota besar di Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder tentang data harga bulanan bawang merah selama kurun waktu 58 Bulan (Januari 2002 – Oktober 2006) di enam kota besar di Indonesia yang merupakan data median (nilai tengah). Kota– kota tersebut adalah DKI–Jakarta, Bandung, Semarang, Yoyakarta, Surabaya, dan Denpasar. Data diperoleh dari Bagian Analisis Harga, Badan Ketahanan Pangan (BKP) Departemen Pertanian–RI. Data sekunder yang diperoleh diolah dengan menggunakan program microsoft excel dan Minitab 14. Model yang digunakan adalah model time series terdiri dari metode trend, single exponential smoothing, double exponential smoothing, dekomposisi aditif dekomposisi multiplikatif, winters aditif, winters multiplikatif dan SARIMA. Hasil pengolahan dari metode-metode tersebut, metode yang sesuai untuk meramalkan harga bawang merah di masing-masing kota besar di Indonesia adalah DKI Jakarta dengan metode SARIMA (0,1,0)(0,0,1)13, Bandung dengan metode winters multiplikatif, Semarang dengan metode winters multiplikatif, Yogyakarta dengan metode winters aditif, Surabaya dengan metode SARIMA (0,1,1)(0,0,1)24 dan Denpasar dengan metode winters multiplikatif. Faktor-faktor yang mempengaruhi harga bawang merah DKI Jakarta yaitu harga di Pasar Induk Kramat Jati (PIKJ), lag harga bawang merah dan dummy hari besar keagamaan. Untuk kota Bandung, Semarang, Yokyakarta, dan Denpasar dipengaruhi oleh harga bawang merah di PIKJ dan lag harga bawang merah. Sedangkan kota Surabaya dipengaruhi oleh harga produsen, harga bawang merah di PIKJ dan lag harga bawang merah. Jadi secara umum Badan Ketahanan Pangan dapat menggunakan harga di PIKJ sebagai barometer harga bawang merah untuk kota-kota lainnya selain DKI Jakarta di Indonesia.
Keyword: 

Judul: Peramalan dan faktor-faktor yang mempengaruhi harga bawang merah enam kota besar di Indonesia kasus pengendalian harga bawang merah pada bagian analisis harga, Badan Ketahanan Pangan Nasional-DEPTAN RI
Abstrak: Salah satu produk sayuran yang dihasilkan petani di Indonesia adalah bawang merah. Secara umum bawang merah sebagai salah satu komoditas pertanian juga mempunyai masalah fluktuasi harga. Fluktuasi harga bawang merah dapat memberikan dampak positif dan dampak negatif bagi produsen dan konsumen. Untuk mengurangi risiko ketidakpastian harga bawang merah tersebut diperlukan suatu peramalan. Peramalan berguna untuk mengantisipasi ketidakpastian pada periode mendatang, dengan memperhitungkan faktor-faktor yang mempengaruhi harga. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pergerakan harga bawang merah enam kota besar di Indonesia, menganalisis faktor–faktor yang mempengaruhi fluktuasi harga bawang merah di enam kota besar di Indonesia dan mendapatkan metode peramalan mana yang terbaik untuk meramalkan harga bawang merah enam kota besar di Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder tentang data harga bulanan bawang merah selama kurun waktu 58 Bulan (Januari 2002 – Oktober 2006) di enam kota besar di Indonesia yang merupakan data median (nilai tengah). Kota– kota tersebut adalah DKI–Jakarta, Bandung, Semarang, Yoyakarta, Surabaya, dan Denpasar. Data diperoleh dari Bagian Analisis Harga, Badan Ketahanan Pangan (BKP) Departemen Pertanian–RI. Data sekunder yang diperoleh diolah dengan menggunakan program microsoft excel dan Minitab 14. Model yang digunakan adalah model time series terdiri dari metode trend, single exponential smoothing, double exponential smoothing, dekomposisi aditif dekomposisi multiplikatif, winters aditif, winters multiplikatif dan SARIMA. Hasil pengolahan dari metode-metode tersebut, metode yang sesuai untuk meramalkan harga bawang merah di masing-masing kota besar di Indonesia adalah DKI Jakarta dengan metode SARIMA (0,1,0)(0,0,1)13, Bandung dengan metode winters multiplikatif, Semarang dengan metode winters multiplikatif, Yogyakarta dengan metode winters aditif, Surabaya dengan metode SARIMA (0,1,1)(0,0,1)24 dan Denpasar dengan metode winters multiplikatif. Faktor-faktor yang mempengaruhi harga bawang merah DKI Jakarta yaitu harga di Pasar Induk Kramat Jati (PIKJ), lag harga bawang merah dan dummy hari besar keagamaan. Untuk kota Bandung, Semarang, Yokyakarta, dan Denpasar dipengaruhi oleh harga bawang merah di PIKJ dan lag harga bawang merah. Sedangkan kota Surabaya dipengaruhi oleh harga produsen, harga bawang merah di PIKJ dan lag harga bawang merah. Jadi secara umum Badan Ketahanan Pangan dapat menggunakan harga di PIKJ sebagai barometer harga bawang merah untuk kota-kota lainnya selain DKI Jakarta di Indonesia.
Keyword: 

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: