Judul: Pengembangan Model Deret Waktu dengan Analisis Gerombol (Studi Kasus: Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) Utama Tanaman Pangan di Indonesia
Abstrak: Pemodelan data deret waktu dengan objek pengamatan cukup banyak dapat dilakukan salah satunya dengan memodelkan setiap objek pengamatan secara satu persatu. Akan tetapi, semakin banyak objek yang digunakan menyebabkan proses pemodelan secara satu persatu menjadi tidak efisien. Proses pemodelan dapat menjadi lebih efisien dengan melakukan penataan objek pengamatan yang cukup banyak kedalam bentuk gerombol-gerombol objek pengamatan. Penggerombolan objek pengamatan dapat diterima apabila presisi nilai prediksi dan ramalan yang diperoleh sama baiknya dengan pemodelan yang dilakukan secara satu persatu. Tujuan penelitian ini adalah (1) Melakukan pemodelan dan peramalan proporsi luas serangan Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) utama tanaman pangan di Indonesia; (2) Melakukan analisis gerombol proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan di Indonesia dan kemudian melakukan pemodelan dan peramalan pada masing-masing gerombol; dan (3) Mengkaji evaluasi hasil prediksi dan ramalan pemodelan proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan di Indonesia yang dilakukan secara satu persatu dan dengan penggerombolan. Pemodelan dilakukan menggunakan time series regression model. Metode penggerombolan menggunakan agglomerative hierarchical clustering dengan jarak euclidian, autocorrelation dan piccolo. Pemodelan dan peramalan setelah penggerombolan dilakukan menggunakan prototype median pada masing-masing gerombol. Hasil pemodelan dan peramalan pada proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan yang diperoleh dapat digunakan sebagai indikator kedatangan populasi OPT utama dan/atau menjelaskan besaran nilai proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan yang sebenarnya. Penggerombolan berdasarkan kesamaan pola serangan menunjukkan bahwa proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan dapat dibagi kedalam empat gerombol yaitu (1) pola data serangan mengikuti pola musiman; (2) pola musiman dan memiliki pencilan; (3) pola pada tahun 2010-2011 lebih kecil dari pada tahun-tahun lainnya; dan (4) pola pada tahun 2010-2011 lebih kecil dari pada tahun-tahun lainnya akan tetapi mengandung pencilan. Pemodelan dan peramalan proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan dengan penggerombolan akan memberikan efisiensi dalam proses pemodelan karena hasil ramalan yang diperoleh sama baiknya dengan apabila pemodelan dilakukan secara satu per satu. Akan tetapi, prediksi terhadap proporsi luas serangan tidak lebih baik sehingga memungkinkan hasil prediksi yang diperoleh hanya berperan sebagai indikator kedatangan populasi OPT utama tanaman pangan.
Keyword: Deret Waktu, OPT, Penggerombolan, Peramalan, Tanaman Pangan

Judul: Pendugaan proporsi serangan OPT penggerek batang di Propinsi Jawa Barat dengan pendekatan metode rantai markov dan pemulusan eksponensial
Abstrak: Di Indonesia OPT penggerek batang menempati urutan kedua setelah tikus yang menyebabkan susut hasil produksi yang tinggi di sebagian propinsi dan lahan yang terluas terkena adalah pada Propinsi Jawa Barat. Terjadinya selisih waktu antara informasi yang dibutuhkan dengan informasi yang tersedia merupakan alasan utama dilakukan peramalan. Metode peramalan yang akan digunakan yaitu metode rantai Markov. Sebagai pembanding digunakan metode deret waktu(pemulusan eksponensial). Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa untuk proporsi serangan OPT penggerek batang terdapat 12 model peluang rantai Markov yang mewakili setiap bulannya. Dari model rantai Markov dihasilkan nilai MAPE=127.92. Model peramalan untuk proporsi serangan dengan menggunakan metode pemulusan eksponensial tunggal, model yang sesuai didapat pada nilai a=0.8 dan nilai MAPE yang dihasilkan sebesar 84.15 Pada rantai Markov nilai MAPE didapat dengan mencari nilai harapan yang merupakan hasil perkalian peluang pada matriks transisi dengan nilai tengah pada selang proporsi serangan, sehingga untuk kasus bulan Januari dimana pada bulan tersebut proporsi serangannya menyebar antara state I sampai state. 6 hal ini mengakibatkan nilai ramalan pada bulan Januari menjadi besar yang secara tidak langsung mengakibatkan nilai MAPE pada metode rantai Markov menjadi besar. Oleh karena itu jika pada bulan Januari tidak dimasukkan dalam perhitungan untuk mendapatkan nilai kesesuaian MAPE, maka nilai MAPE yang didapat pada metode rantai Markov menjadi 44.75 sedangkan untuk nilai MAPE pada pemulusan eksponensial menjadi 84.15.
Keyword: Forecasting

Judul: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: