Judul: Penerapan Metode Event-Based dalam Menangani Variasi Kalender pada Peramalan Banyaknya Penumpang Pesawat (Studi Kasus Momen Idul Fitri dan Idul Adha)
Abstrak: Variasi kalender yang dijadikan patokan pada suatu kejadian dapat menjadi masalah dalam peramalan banyaknya penumpang pesawat, yaitu kalender Masehi dan Hijriah, sehingga dapat diterapkan metode event-based untuk menangani variasi kalender tersebut. Penelitian ini menerapkan metode event-based untuk menangani variasi kalender dengan studi kasus momen Idul Fitri pada rute domestik dan Idul Adha pada rute internasional (penerbangan haji). Metode event-based diterapkan pada hasil peramalan yang didapatkan dari metode terbaik hasil perbandingan akurasi. Momen Idul Fitri diasumsikan memengaruhi kenaikan banyaknya penumpang pesawat, maka hanya indeks yang bernilai lebih dari 1 yang dimasukkan ke dalam perhitungan. Momen Idul Adha diasumsikan memengaruhi penurunan banyaknya penumpang pesawat, maka hanya indeks yang bernilai kurang dari 1 yang dimasukkan ke dalam perhitungan. Penerapan metode event-based memberikan dampak peningkatan akurasi peramalan pada beberapa rute, yaitu 8 dari 13 rute. Metode event-based tidak cocok meningkatkan akurasi peramalan pada beberapa rute dapat disebabkan oleh 2 hal, yaitu momen yang tidak berpengaruh pada kenaikan atau penurunan banyaknya penumpang pesawat, atau data aktual yang lebih besar atau lebih kecil dari perkiraan. Berdasarkan hasil peramalan yang didapatkan untuk 9 periode ke depan, keseluruhan rute domestik dan internasional yang digunakan mengalami penurunan banyaknya penumpang pesawat dari tahun 2018 ke tahun 2019.
Keyword: event-based, banyaknya penumpang pesawat, peramalan, variasi kalender

Judul: Penerapan Metode SARIMA Intervensi dalam Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api di Pulau Jawa
Abstrak: Peramalan merupakan metode analisis statistik yang digunakan untuk mengetahui fenomena yang terjadi di masa depan. Salah satu metode peramalan untuk data berpola musiman adalah SARIMA. Pola data deret waktu biasanya mengalami perubahan pada pola rataan yang terjadi di luar dugaan. Peristiwa tersebut dinamakan Intervensi. Pandemi Covid-19 memberikan dampak negatif pada sektor transportasi darat jarak jauh, salah satunya yaitu transportasi kereta api. Jumlah penumpang kereta api setiap tahun cenderung mengalami kenaikan dan membentuk pola musiman, namun adanya pandemi Covid-19 menyebabkan terjadinya penurunan penumpang diluar dugaan. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan dan mengevaluasi metode SARIMA Intervensi yang terbentuk serta meramalkan jumlah penumpang kereta api di Pulau Jawa. Data yang digunakan dalam penelitian memiliki periode bulanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model sebelum Intervensi adalah SARIMA (0,1,1)(0,1,0) dengan nilai BIC 995,1037 sedangkan model Intervensi terbaik adalah SARIMA (0,1,1)(0,1,0) b = 0, s = 3, r = 1 dengan nilai BIC 1685,2870. Bentuk interensi yang digunakan pada data jumlah penumpang kereta api periode April 2013 – Maret 2022 adalah fungsi step. Nilai MAPE yang dihasilkan model sebelum Intervensi dan saat Intervensi masing-masing sebesar 2,0081% dan 33,8308%., Forecasting is a method of statistical analysis used to determine phenomena that occur in the future. One of the forecasting methods for data with a seasonal pattern is the SARIMA. Time series data patterns usually experience changes to the average pattern that occur unexpectedly. This event is called Intervention. The Covid-19 pandemic has had a negative impact on the long-distance land transportation sector, one of which is rail transportation. The number of train passengers every year tends to increase and forms a seasonal pattern, but the Covid-19 pandemic has caused an unexpected decrease in passengers. The purpose of this study is to apply and to evaluate the SARIMA Intervention method that was build, and to predict the number of train passengers on the island of Java. The data used in the study has a monthly period. The results showed that the model before the intervention was SARIMA (0,1,1)(0,1,0) with a BIC value of 995,1037 while the best intervention model was SARIMA (0,1,1)(0,1,0) b = 0, s = 3, r = 1 with a BIC value of 1685,2870. The form of intervention used in data on the number of train passengers for the period April 2013 – March 2022 is the step function. The MAPE values generated by the model before the intervention and during the intervention were 2,0081% and 33,8308%, respectively.
Keyword: BIC, Fungsi Step, MAPE, SARIMA Intervensi

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: