Judul: Penggunaan ARCH/GARCH dalam Penanganan Heteroskedastisitas Ragam Sisaan (Studi Kasus: Curah Hujan Bulanan Stasiun Kalijati)
Abstrak: Rainfall data collected by BMKG are classified as time series data because the data is observed in the same time interval. Some problems such as serial correlation, nonstationarity in variance and mean of the data, and heteroscedasticity in the residual of the ARIMA model are frequently found particularly in the fluctuated rainfall data. The nonstationarity of variance can cause variance heteroscedasticity in ARIMA model, therefore a more sufficient ARCH/GARCH model is needed to overcome this problem. The variance of the monthly rainfall data in Kalijati Station from 1991 to 2012 was not stationary. Therefore this study used ARCH/GARCH method to handle heteroscedasticity problem which was found in ARIMA model of the rainfall data. Modeling the residual variance using ARCH/GARCH method obtained a smaller MAD value than ARIMA modeling. ARIMA (0,1,1) x (0,1,1)12 – GARCH (1,1) was the best simultaneous model which did not contain heteroscedasticity in the residual variance. The ARIMA (0,1,1) x (0,1,1)12 – GARCH (1,1) model forecasted that the monthly rainfall average in 2013 year was 279 mm with the highest monthly rainfall occuring on January 2013, which was 454 mm.
Keyword: GARCH, ARIMA, ARCH

Judul: Penerapan Model ARCH/GARCH pada Data Perubahan Curah Hujan Harian di Kabupaten Sambas, Kalimantan Barat, Periode 2010-2011
Abstrak: Adanya perubahan curah hujan yang ekstrem mengakibatkan mutu dari buah jeruk yang dihasilkan di Kabupaten Sambas, Kalimantan Barat rendah. Selain itu perubahan curah hujan ekstrem juga mengakibatkan adanya fenomena pecah buah yang membuat petani mengalami kerugian. Perubahan curah hujan ekstrem ini sulit untuk diprediksi sehingga petani mengalami kesulitan untuk menyiapkan berbagai langkah antisipasi. Untuk itu diperlukan suatu pemodelan yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan terhadap besarnya perubahan curah hujan yang akan terjadi di masa mendatang. Analisis deret waktu merupakan analisis yang biasa digunakan untuk melakukan peramalan terhadap suatu data yang diamati berdasarkan deret waktu. Namun analisis ini umumnya menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) pada model rataannya dengan asumsi ragam sisaan yang konstan (homogen). Jika asumsi kehomogenan ragam sisaan tersebut tidak terpenuhi maka metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah tersebut adalah pemodelan sisaan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) atau Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). Data perubahan curah hujan di Kabupaten Sambas, Kalimantan Barat tidak memenuhi asumsi kehomogenan ragam sisaan. Oleh karena itu dilakukan pemodelan sisaan dengan menggunakan ARCH/GARCH. Dari hasil pemodelan data perubahan curah hujan tersebut diperoleh model terbaik yaitu model rataan ARMA(1,0) dan model ragam GARCH(1,1). Hal ini berarti ragam bersyarat dari sisaan dipengaruhi oleh kuadrat sisaan dan ragam bersyarat satu periode yang lalu. Hasil validasi model dengan menggunakan kriteria MAD (20,42) dan RMSEP (28,13) menunjukkan nilai yang masih cukup besar. Akan tetapi, dari plot antara nilai ramalan perubahan curah hujan dengan nilai aktualnya dapat dilihat bahwa nilai ramalan perubahan curah hujan sudah cukup mendekati nilai aktualnya.
Keyword: 

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii