Judul: Interpolasi data deret waktu tahunan berdasarkaan data deret waktu triwulanan
Abstrak: Penggunaan analisis deret waktu terutama untuk pemodelan ekonomi dan peramalan diperlukan data deret waktu yang menipunyai data masa lalu (historical data) dengan rentang waktu pengamatan yang relatif panjang dan juga frekuensi pengamatan data yang lebih tinggi. Salah satu data deret waktu yang penting artinya adalalı statistik Produk Domestik Bruto (PDB). Pada tahun 1969 sampai 1983, PDB dipublikasikan dalam bentuk tahunan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), baru pada tahun 1983 sampai sekarang dipublikasikan dalam bentuk triwulanan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode regresi Chow-Lin dalam interpolasi data PDB triwulanan sebelum tahun 1983, sehingga akan didapatkan data masa lalu PDB triwulanan yang lebih panjang. Data yang digunakan adalah PDB Total, Indeks Produksi Industri (P) dan Produksi Semen (S). Tahapan dalanı metode regresi Chow-Lin adalah uji kestasioneran, uji kointegrasi, regresi talunan imenggunakan CGeneral Least Square, pendugaan matriks ragam peragain V, pendugaan komponen kedua yaitu VC (CVC)u, dalam regresi triwulauan sehingga jundah PDB triwulanannya sama dengan PDB tabauman Model yang diperoleh adalah PDB 1941+0.007 S+652.67 P-2.48 P dengan nilai koefisien determinasi (R) sebesar 98.5% dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2.3% yang mengindikasikan bahwa model tersebut cukup akurat.
Keyword: 

Judul: Tingkat pembeda pada model arima
Abstrak: Data deret waktu adalah suatu data pengamatan yang tergantung terhadap waktu dan tersusun secara teratur dengan jarak interval yang sama. Data rata-rata biaya produksi mingguan, harga penutupan stok harian, indeks harga bulanan adalah contoh data deret waktu dalam bisnis dan ekonomi, dan banyak lagi contoh data deret waktu dalam bidang-bidang lainnya. Salah satu masalah yang cukup penting pada data deret waktu adalah menentukan tingkat pembeda pada saat data deret waktu nonstasioner. Data stasioner dijelaskan dengan metode ARMA dan data nonstasioner dijelaskan dengan metode ARIMA. Data dikatakan nonstasioner jika memiliki trend dan musiman. Data yang tidak stasioner pada rataannya distasionerkan dengan metode pengali Lagrange pada tulisan ini. Metode pengali Lagrange menstasionerkan data yang tak stasioner pada rataannya dengan bantuan program Minitab untuk menentukan berapa nilai koefisien regresi yang dimiliki data, kemudian disubstitusikan ke persamaan LM = nR¹ selanjutnya dengan tabel Fuller dilihat apakah hipotesis nol ditolak atau diterima. Setelah itu dapat ditentukan berapa tingkat pembeda yang dimiliki data. Berdasarkan data kosentrasi kimia setiap dua jam, maka dengan menggunakan langkah-langkah di atas didapatkan LM-5.91 dan tingkat pembedanya satu (d=1), sehingga dapat disimpulkan bahwa data tidak stasioner dalam rataannya dan data tersebut akan stasioner jika tingkat pembedanya satu.
Keyword: 

Judul: Potential of bacterial simbionts of seagrass as preventing marine Biofouling
Abstrak: Biofouling is defined as the attachment and growth of microorganisms (microbial fouling) and macroorganisms (macrofouling) on solid surface. Biofouling bacteria also result on surface of marine plant seagrass as symbiotic. Bacteria-seagrass association that occur on the surface have been known to produce secondary metabolites that have important ecological roles, including prevention from pathogen infection and fouling organisms. A research aimed at the bacterial symbionts of seagrass Enhalus acoroides, Thalassia hemprichii and Syringodium isoetifolium as defense marine biofouling was performed. Bacterial symbionts including endophytes and epiphytes were isolated from the seagrass. Marine biofilm-forming bacteria had been isolated from the fiber and wooden panels from the surrounding colonies. Epiphyte isolate found more than endophyte isolate, however more biological activity was found among endophyte compare to epiphyte against biofilm-forming bacteria. Bacterial endophyte inhibited more biofilm-forming bacteria than epiphyte. Extract endophytes and epiphytes bacteria also inhabited biofilm-forming bacteria. Field experimental of extract bacteria show that extract of two bacteria spesies cannot obtained fouling organisms identified as Virgibacillus genus and one identified as Bacillus genus. Bacterial symbionts of seagrass in this experiment show potential source as natural marine antifouling.
Keyword: