Judul: Pendeteksian pencilan dalam deret waktu menggunakan diagram kotak garis
Abstrak: Dalam peneltian ini dicoba mendeteksi adanya pencilan dengan menggunakan diagram kotak garis. Simulasi dilakukan dengan memunculkan pencilan dalam deret melalui peubah acak pembangkitnya. Simulasi ini dilakukan untuk deret non-musiman yaitu model AR(1), MA(1), ARMA(1,1), dan pada deret musiman yaitu model AR(1) 12, MA(1)12, dan ARMA(1,1)12. Ukuran contoh yang digunakan adalah 100 titik waktu dengan koefisien model yaitu -0.61 dan 6-0.34, keduanya dibangkitkan secara acak. Untuk deret non-musiman model AR(1) dan MA(1), melalui peubah acak pembangkitnya pemunculan pencilan pada deret dapat dideteksi dengan diagram kotak garis pada titik yang dimaksud. Sedang untuk ARMA(1,1) posisi pencilan yang terdeteksi pada deret bergeser satu titik sebelum titik yang dimaksud. Dari deret non-musiman ini terjadi kekonsistenan hasil sehingga dapat dikatakan diagram kotak dapat digunakan untuk mendeteksi pencilan yang disimulasikan. Pencilan dalam deret dan pencilan dalam peubah acaknya maka ada dua jenis pencilan yang diperoleh. Jenis pertama adalah pencilan yang dideteksi pada deretnya tapi tidak terdeteksi pada peubah acaknya. Jenis kedua adalah pencilan yang terdeteksi pada peubuh acaknya namun tidak terdeteksi pada deretnya. Deret musiman memberikan hasil yang tidak konsisten, kecuali untuk model MA(1)12 dimana pencilan terdeteksi pada satu periode siklus sebelum titik yang dimaksud. Untuk melihat kemampuan diagram kotak garis ini prosedur pendeteksian dilakukan pada data Harga Rata-rata Bulanan Lada Putih (Muntok) di Pusat Perdagangan Singapura. Data aktual ini melalui proses stasionerisasi, standardisasi, spesifikasi, dan diagnostik. Setelah itu dilakukan pemeriksaan pencilan menggunakan diagram kotak garis terhadap deret dan peubah acak sissaannya. Pencilan yang dicurigai adalah gabungan dari pencilan yang diperoleh keduanya Hasil pemeriksaan pencilan terhadap data aktual tersebut memiliki hasil yang sama dengan hasil yang diperoleh dengan metode pendeteksian pencilan dalam deret waktu menggunakan matriks fungsi pengaruh yang dikembangkan oleh Chernick, Downing, dan Pike
Keyword: 

Judul: Deteksi pencilan dalam data deret waktu model arima menggunakan prosedur iteratif
Abstrak: Data deret waktu memiliki kemungkinan terdapat pencilan yaitu nilai data yang berbeda dari polanya. Pencilan dalam data deret waktu tidak dapat dihilangkan karena memiliki korelasi antar amatannya. Pengaruh dari pencilan menyebabkan nilai dugaan parameter maupun ramalan model menjadi menyimpang. Solusi kasus ini adalah dengan cara mereduksi efek dari pencilan tersebut. Pada penelitian ini akan dikaji penerapan prosedur iteratif untuk mendeteksi dan memodifikasi pencilan aditif (AO) dan pencilan inovatif (10) untuk model ARIMA. Data yang digunakan berupa data simulasi dan data ekspor minyak mentah Indonesia (dalam rihu barrel). Simulasi data bertujuan untuk mengetahui keefektifan prosedur iteratif dalam mendeteksi adanya pencilan aditif dan inovatif. Hasil yang diperoleh menyatakan bahwa parameter dugaan data yang pencilannya sudah dimodifkasi mendekati nilai parameter awal data hasil bangkitan. Dalam data ekspor minyak mentah terdeteksi adanya empat pencilan yaitu 1 pencilan inovatif dan 3 pencilan aditif. Pemodelan ARIMA dalam data ekspor minyak mentah dengan mereduksi efek pencilan memiliki hail yang lebih baik daripada model ARIMA tanpa modifikasi, ha1 ini dapat dilihat dari nilai ramalannya yang memiliki nilai MAPE yang lebih kecil daripada model ARIMA tanpa modifikasi.
Keyword: 

Judul: Adaptation of saccharomyces cerevisiae to cassava acid hydrolisates for bioethanol production.
Abstrak: Acid hydrolisates of cassava contain toxic substances i.e. 3,55 g/l HMF and 0,72 g/l furfural to ethanol producing yeast, Saccharomyces cerevisiae. This study is aiming at screening four strains of S. cerevisiae for their tolerance capacity to that acid hydrolisates. Out of four strains, S. cerevisiae IPBCC 05.548 showed the highest tolerance on the bases of ethanol production. It produced 4,1% (b/v) ethanol. Prior to adaptation, optimum sugar concentration and starter dosage were determined in sequence. Out of 15%, 18%, 20% and 24% concentration. S. cerevisiae IPBCC 05.548 showed the highest ethanol production (4,10% b/v) at 15% of total sugar. Among starter dosage (1, 2 and 3 times of 0,23% of sugar concentration), that were tested on optimal sugar concentration indicated that the twice of dosage was the best for ethanol production. Adaptation was then performed for 72 hours for each cycle. Of the cycles, the 9th cycle (648 hours) showed the highest specific growth rate (0,14g.h-1) as well as ethnol yield (4,13% b/v). Comparison of the adapted strain to unadapted strain proved that the adapted strain produced 30,78% higher ethanol yield than those of unadapted strain.
Keyword: