Judul: Aplikasi peramalan produksi dan penjualan CPO-PKO PTP nusantara IV Medan Sumatera Utara : Pendekatan dengan metode box jenkins dan metode var
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola data produksi dan penjualan CPO- PKO PTPN IV dan kemudian memproyeksikannya dengan metode ARIMA dan metode VAR. Model yang terbaik adalah model yang memiliki MSE terkecil dan sesuai dengan pola data produksi dan penjualan CPO-ΡΚΟ ΡΤΡN IV. Dari model VAR yang terbentuk dapat dilihat respon dari guncangan beberapa variabel produksi dan penjualan terhadap masing-masing variabel itu (impulse respons function).
Keyword: 

Judul: Peramalan produksi CPO PT. Socfindo Medan, Sumatera Utara
Abstrak: Berdasarkan pola data produksi CPO PT Socfindo dan nilai MSE terendah maka metode peramalan kuantitatif terbaik adalah metode ARIMA (1,1,1) (1,1,1)2. engan metode ARIMA tersebut diperkirakan produksi CPO tahun 2003 sebesar 76.800.988 Kg, jika dibandingkan dengan realisasi produksi CPO tahun 2002 besar 165.933.355 Kg maka terjadi peningkatan produksi sebesar 6,55%. Metode ARIMA memang metode terbaik dan tidak membutuhkan data dgaan jumlah TBS dalam penggunaannya. Tetapi metode ini membutuhkan terampilan dan pengetahuan dalam penggunaannya, sehingga perusahaan membutuhkan tenaga yang menguasai metode tersebut. Oleh karena itu, perusahaan dapat menggunakan metode peramalan lain dengan hasil ramalan yang tetap baik. Seperti metode Regresi atau Winter. Model Regresi yang digunakan dalam penelitian ini memiliki variabel independen jumlah TBS dan musiman, serta memiliki nilai R-Sq sebesar 99%. Nilai R-Sq sebesar 99% menandakan bahwa jumlah TBS dan musiman mampu menjelaskan produksi CPO PT Socfindo sebesar 0,99 sedangkan 0,01 dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Tetapi penggunaan metode ini membutuhkan data dugaan jumlah TBS, sehingga membutuhkan waktu yang lama dalam melakukan peramalan Metode Winter yang merupakan metode terbaik setelah ARIMA dan Regresi, sebaiknya digunakan perusahaan dalam peramalan produksi CPO. Dengan gertimbangan metode ini tidak membutuhkan data dugaan jumlah TBS dan lebih sederhana dalam penggunaannya diantara ketiga metode tersebut (ARIMA, Regresi, Winter). Metode ini juga tidak memerlukan pengolahan data kembali dengan adanya data baru, seperti metode ARIMA dan Regresi, selama konstanta pemulusan yang digunakan masih optimal. Keoptimalan suatu konstanta pemulusan dapat diketahui dengan metode Tracking Signal
Keyword: ARIMA method, CPO Production, companies

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