Judul: Study on EMD Method for Predicting the Price of Curly Red Chili in Indonesia.
Abstrak: Total konsumsi cabai di Indonesia mencapai 90.000 ton perbulan, dan meningkat 10-20% pada hari besar keagamaan (Bappenas 2013). Kebutuhan terhadap cabai memberikan pengaruh terhadap fluktuasi harga cabai, salah satunya cabai merah keriting. Fluktuasi harga cabai selain karena fluktuasi kebutuhan terhadap cabai, juga disebabkan fluktuasi pasokan akibat perubahan musim serta distribusi dari daerah sentra penghasil cabai (Bappenas 2013). Tingginya fluktuasi harga cabai merah keriting memberikan pengaruh yang signifikan terhadap laju inflasi di Indonesia pada waktu-waktu tertentu seperti ketika terjadi kegagalan panen dan hari besar keagamaan. Untuk mengendalikan inflasi maka ketersediaan komoditi harus dijaga agar tidak mengakibatkan kelangkaan atau memberi konsekuensi harga menjadi tinggi, sehingga diperlukan kebijakan perencanan produksi dan manajemen pola produksi cabai merah keriting di Indonesia. Upaya stabilisasi pasokan dan harga cabai ini dapat dilakukan dengan mengetahui karakteristik dasar dari pergerakan harga serta peramalan yang tepat terhadap harga cabai merah keriting. Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) adalah suatu metode dekomposisi yang mampu mentransformasi serangkaian fungsi waktu dari suatu sinyal data menjadi sejumlah sub-sinyal yang mencerminkan keadaan fisik yang dimilikinya, sehingga sesuai dengan data harga cabai dipengaruhi banyak faktor. EEMD dikembangkan oleh Wu dan Huang (2005) menggunakan pendekatan ensemble untuk memperoleh sejumlah Intrinsic Mode Function (IMF) dan sisaan. Dalam penerapannya, proses merata-ratakan untuk memperoleh IMFs akhir pada EEMD mengganggu keortogonalan IMFs akhir. Untuk itu, Wijayanto et al. (2015) melakukan modifikasi sebagai upaya memperoleh komponen hasil dekomposisi yang saling ortogonal dengan memanfaatkan prinsip penggerombolan berhirarki. Data hasil dekomposisi dapat digunakan untuk memprediksi data awal dengan melakukan prediksi terhadap masing-masing komponen hasil dekomposisi, kemudian menjumlahkan semua hasil prediksi tersebut. Untuk memperoleh hasil prediksi digunakan metode ARIMA dan trend polinomial. Penelitian ini bertujuan untuk menelaah perilaku harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia periode 1 Januari 2008 – 10 Mei 2015 dan mengkaji kestabilan hasil peramalan menggunakan ARIMA terhadap IMFs, serta peramalan dengan trend polinomial terhadap komponen sisaan hasil dekomposisi menggunakan metode EEMD dan EEMD yang dimodifikasi. Telaah terhadap harga cabai merah keriting di Indonesia yang dilakukan menggunakan EEMD yang dimodifikasi menghasilkan 4 IMFs dan sisaan. IMF3 merupakan komponen hasil dekomposisi yang memiliki korelasi paling tinggi yaitu 0.78. Persentase rasio ragam juga menunjukkan bahwa IMF3 memberikan kontribusi sebesar 42.1% terhadap harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa faktor musim dan musim tanam merupakan faktor yang paling mempengaruhi perilaku harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia. Kejadian-kejadian berperiode 0.5 tahunan ini dapat mempengaruhi perubahan harga dengan penurunan hingga Rp 10.000,- dan kenaikan harga mencapai Rp 20.000,-. Kebaikan suatu peramalan sangat bergantung pada deret data testing yang digunakan untuk evaluasi kebaikan model, sehingga dilakukan variasi pembagian data training dan data testing yakni 95:05, 90:10, 85:15, 80:20, 90:5, 85:10, 80:15, 85:5 dan 80:10 untuk melihat kestabilan nilai peramalan terhadap data yang telah di dekomposisi. Data training didekomposisi menggunakan EEMD dan EEMD yang dimodifikasi kemudian IMF hasil dekomposisi di prediksi menggunakan model Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan sisaannya menggunakan trend polinomial. Kebaikan peramalan dilihat menggunakan Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Pada data training, data hasil dekomposisi menggunakan metode EEMD yang dimodifikasi mampu memberikan model ARIMA dan trend polinomial yang lebih baik pada penggunaan 80%
Keyword: ARIMA, EEMD, Modified EEMD, Polynomial trend, Chili price, Intrinsic mode function, EEMD method

Judul: Model Peramalan ARIMA Harga Bawang Merah di DKI Jakarta Menggunakan Dekomposisi Ensemble.
Abstrak: Bawang merah merupakan salah satu komoditas tanaman sayuran jenis rempah-rempah yang tidak berdistribusi dan termasuk tanaman musiman yang biasanya digunakan sebagai bumbu masakan, dan obat tradisional. Pada saat musim bukan panen raya atau hari besar keagamaan persediaan bawang merah kerap tidak dapat memenuhi kebutuhan, sehingga salah satu upaya pemerintah dalam mengatasinya dengan melakukan impor bawang merah, namun hal tersebut semakin mendukung fluktuasi dari harga bawang merah. Sebenarnya dengan memanfaatkan fluktuasi harga tersebut akan didapatkan informasi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhinya yakni dengan mengkaji pola pergerakan harga serta melakukan peramalan yang tepat dari harga bawang merah, dan metode Ensamble Empirical Mode Decomposition (EEMD) dapat diterapkan untuk mengkaji hal ini. EEMD merupakan suatu metode dekomposisi yang dapat digunakan untuk mengubah serangkaian fungsi waktu dari sinyal suatu data menjadi beberapa sub-sinyal hasil dari perataan, atau dikenal dengan Intrinsik Mode Function (IMF) dan sisaan IMF. Dalam penelitian ini, konsep ini diterapkan pada data harga bawang merah mingguan DKI Jakarta periode Juli 2008 sampai April 2018 sebanyak 521 data. Berdasarkan hasil pengolahan data, didapatkan sebanyak 7 IMF dan sisaan IMF yang kemudian digunakan sebagai peramalan IMF dan sisaan IMF untuk beberapa waktu ke depan dengan ARIMA yakni dengan memilih model terbaik dari setiap komponen IMF dan sisaan IMF. Pada akhirnya didapatkan peramalan harga bawang merah mingguan di DKI Jakarta periode bulan Mei – Juli 2018 berkisar antara Rp34295.67,- sampai Rp36133.36,- dengan rata-rata harga peramalan untuk bulan Mei-Juli 2018 masing-masing Rp34482.39,- , Rp 35207.12,-, dan Rp 36024.88,- dengan nilai MAPE sebesar 1.85 %.
Keyword: ARIMA, Bawang Merah, Data Deret Waktu, EEMD, EMD

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: