Judul: The Application Of X-12-Arima On Moving Seasonal Time Series Data: A Comparative Study Approach
Abstrak: Time series data that portray economic pattern are usually complicated by factors influencing the value of data, which unavoidably obscure accurate interpretation. The most common and important source of disturbance is seasonal variation. In this paper, two methods often applied on seasonal time series data are compared. The first method is the classic decomposition and the second is based on regARIMA model, namely X-12-ARIMA. The discussion is illustrated through the application of both methods to the series of cement consumption in Indonesia. It is found that X-12-ARIMA captures the moving seasonal pattern, which is hard adjusted by the classic decomposition method. In term of technicality X-12-ARIMA is also easy to implement. Hence, to this type of time series data, X-12-ARIMA is recommended.
Keyword: 

Judul: Kajian Perbandingan Metode Fuzzy Time Series dan X-13 ARIMA-SEATS untuk Peramalan Data Deret Waktu Musiman yang Mengandung Data Pencilan
Abstrak: Data deret waktu adalah rangkaian data yang merupakan nilai pengamatan yang diukur selama kurun waktu tertentu berdasarkan interval waktu yang tetap serta terbagi menjadi data deret waktu musiman dan non musiman. Kejadian anomali seperti banjir, gempa bumi, gunung meletus, dan kejadian sejenis lainnya dapat mempengaruhi kekonsistenan data deret waktu dan mengakibatkan ketidaktepatan hasil analisis. Pengamatan dari kejadian anomali ini sering dikenal dengan istilah pencilan. Metode peramalan yang kekar terhadap pencilan dibutuhkan dalam kasus ini. Metode komputasi untuk peramalan yang dikembangkan saat ini adalah metode Fuzzy Time Series (FTS) serta dengan algoritma penggerombolan Fuzzy K-Medoids (FKM) dapat menangani data yang memuat pencilan. Namun, belum ada penelitian mengenai penggunaan metode FTS—FKM pada data deret waktu musiman sehingga penelitian ini mengusulkan peramalan data deret waktu musiman yang mengandung data pencilan. Metode peramalan data deret waktu musiman lainnya adalah metode X-13 ARIMA-SEATS yang merupakan metode penyesuaian musiman, pendeteksian pencilan secara otomatis, dan mengatasi permasalahan pencilan serta mengatasi faktor musiman bergerak. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji performa kedua metode tersebut dalam meramalkan data deret waktu musiman yang mengandung data pencilan menggunakan data simulasi dan data komoditas pertanian Kabupaten Garut yaitu data produksi bawang merah, produksi cabai besar dan produksi cabai rawit sebagai data aktual. Hasil ramalan kedua motode tersebut akan divalidasi dengan metode peramalan klasik, yaitu metode ARIMA Musiman Multiplikatif. Pada kajian simulasi diperoleh hasil bahwa metode FTS—FKM lebih baik dan stabil dalam meramalkan data deret waktu musiman yang mengandung data pencilan dibandingkan dua metode lainnya. Peramalan data produksi bawang merah menghasilkan akurasi paling baik dengan metode X-13 ARIMA-SEATS dengan nilai RMSE dan MAPE sebesar 10.763,84 dan 303,16%, sedangkan peramalan produksi cabai besar dan cabai rawit menghasilkan akurasi paling baik dengan metode FTS—FKM dengan nilai RMSE dan MAPE berturut-turut yaitu 3.789,31; 8,58%; 3.732,36; dan 16,58%., Time series data is a data series which is the value of observations measured over a certain period of time based on fixed time intervals divided into seasonal and non-seasonal data. Abnormal observations such as floods, earthquakes, volcanic eruptions, and other similar observations can affect the consistency of time series data and result in inaccurate analysis results. Those are often known as outliers. A robust forecasting method is needed in handling cases of data containing outliers. The computational method for forecasting currently being developed is the Fuzzy Time Series (FTS) method with the Fuzzy K-Medoids (FKM) clustering algorithm that can handle data containing outliers. However, there has been no research on the use of the FTS—FKM method on seasonal time series data, so this study proposes forecasting seasonal time series data containing outliers. Another method of forecasting seasonal time series data is X-13 ARIMA-SEATS method which is a seasonal adjustment method that automatically detects and solves outliers data and overcomes moving seasonal factors. This study aims to compare the study of these two methods in predicting seasonal time series data containing outliers data using simulation data and some agricultural commodity data in Garut Regency such as onion production, chili production, and pepper production as actual data and the results will be validated by a classical forecasting method, namely Multiplicative Seasonal ARIMA method.
Keyword: Chili Pepper Production, Fuzzy K-Medoids, Fuzzy Time Series, Multiplicative Seasonal ARIMA, Onion Production, Outliers, Seasonal Time Series Data, Thai Pepper Production, X-13 ARIMA-SEATS

Judul: Sintesis dan Sitotoksisitas Fraksi Deproteksi Robtein Terbenzilasi pada Sel Kanker Kolon WiDr dan Sel Raji
Abstrak: Senyawa polifenol telah dilaporkan memiliki berbagai efek hayati dan farmakologis, salah satunya sebagai antikanker. Kalkon merupakan senyawa prekursor dalam biosintesis flavonoid, yakni salah satu senyawa golongan polifenol yang melimpah pada tumbuhan. Sistem karbonil α,β-takjenuh pada kalkon diduga berperan pada aktivitas hayatinya. Turunan kalkon terhidroksilasi telah dilaporkan memiliki pengaruh lebih baik pada antiproliferasi sel kanker dibandingkan dengan turunan kalkon lainnya. Butein (2,3,4,4-tetrahidroksikalkon) telah dilaporkan mampu menekan pertumbuhan berbagai sel tumor manusia. Penelitian ini bertujuan menyintesis robtein (2,3,4,4,5-pentahidroksikalkon). Keberadaan gugus –OH yang lebih banyak pada robtein dihipotesiskan memiliki aktivitas antiproliferasi yang lebih baik pada sel kanker dibandingkan dengan butein. Flavonoid yang terhidroksilasi di cincin A dan B lazim disintesis melalui reaksi kondensasi Claisen-Schmidt antara turunan asetofenon dan benzaldehida yang gugus –OH fenoliknya telah dilindungi. Dalam penelitian ini, kalkon robtein disintesis dari bahan awal resasetofenon dan galaldehida. Gugus –OH para pada resasetofenon dilindungi dengan gugus benzil menghasilkan 4-O-benzil resasetofenon dengan rendemen 85%. Sementara itu, senyawa galaldehida yang digunakan merupakan hasil konversi dari metil galat. Ketiga gugus –OH dari metil galat dibenzilasi, lalu gugus metil esternya direduksi menggunakan LiAlH4, kemudian dioksidasi kembali dengan piridinium klorokromat (PCC) menghasilkan tri-O-benzilgalaldehida dengan rendemen 89%, dalam 3 tahap reaksi dari metil galat. Selanjutnya, 4-O-benzil resasetofenon dan tri-O-benzilgalaldehida dikondensasikan menggunakan katalis NaH menghasilkan robtein terbenzilasi dengan rendemen 61%. Rendemen dari semua produk yang dihasilkan lebih baik dibandingkan dengan laporan sebelumnya. Reaksi deproteksi robtein terbenzilasi menggunakan sistem HCl-AcOH berjalan lambat dan menghasilkan campuran produk yang kompleks. Hasil uji FeCl3 dan analisis spektrum UV-Vis menunjukkan bahwa reaksi debenzilasi telah berhasil meskipun reaksi tidak tuntas. Selain itu, produk yang diperoleh berupa produk siklisasi kalkon, yaitu flavon berdasarkan analisis kromatografi cairspektrometri massa (LC-MS) dan kimia komputasi. Dengan demikian, gugus benzil kurang tepat digunakan sebagai gugus pelindung –OH fenolik dalam menyintesis polihidroksikalkon. Hasil uji sitotoksisitas pada sel kanker kolon WiDr menunjukkan bahwa robtein terbenzilasi bersifat tidak toksik, sedangkan produk deproteksi parsialnya memperlihatkan indikasi aktif menghambat proliferasi sel pada konsentrasi rendah, yaitu 88% pada 31 μg/mL. Sebaliknya, robtein terbenzilasi sedikit lebih aktif menghambat proliferasi sel Raji dibandingkan dengan produk deproteksinya. Dengan demikian, aktivitas antiproliferasi suatu senyawa bersifat spesifik terhadap sel kanker tertentu.
Keyword: debenzilasi, polihidroksikalkon, robtein, sel kanker kolon WiDr, sel Raji