Judul: Kajian Model Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara dan Kedatangan Penumpang Internasional tanpa dan dengan Kovariat
Abstrak: Peramalan deret waktu terbagi dua, yaitu peramalan deret waktu peubah tunggal dan peubah ganda. Peramalan data deret waktu peubah tunggal yang paling sering digunakan adalah model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model ARIMA terbagi menjadi ARIMA non musiman dan ARIMA musiman. ARIMA musiman lebih dikenal dengan istilah Seasonal ARIMA atau SARIMA. Model ARIMA maupun SARIMA terkadang masih belum cukup untuk melakukan peramalan terhadap data yang dipengaruhi peubah lain. Model ARIMA didekati dengan model ARIMAX dan model SARIMA didekati dengan model SARIMAX dengan menambahkan peubah X sebagai kovariat. Kovariat adalah peubah yang diduga berpengaruh terhadap model ARIMA/SARIMA. Salah satu peramalan data deret waktu peubah ganda adalah model Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA). Model VARIMA digunakan untuk membuat model dari dua objek yang memiliki keterkaitan atau pengaruh dan salah satu objek bisa digunakan untuk meramalkan objek yang lain. Sama seperti model ARIMA, model VARIMA juga terkadang membutuhkan peubah penjelas lain yang dimasukkan ke dalam model sebagai kovariat yang disebut model VARIMAX. Penelitian ini membangun model deret waktu ARIMA/SARIMA dan VARIMA. Data yang digunakan adalah data kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di Bandara Kualanamu, Soekarno Hatta, Juanda, Ngurah Rai, dan Hasanudin periode Januari 2010 hingga Desember 2017. Model dengan kovariat ARIMAX/SARIMAX dan VARIMAX dibangun untuk mengkaji efek kovariat kurs, inflasi, dan PDRB terhadap model tanpa kovariat. Model tanpa dan dengan kovariat akan dibandingkan untuk mendapatkan model dengan kinerja peramalan terbaik. Tahapan analisis yang digunakan pada penelitian ini meliputi eksplorasi data, pemeriksaan kestasioneran data baik dalam ragam maupun rataan, dan pembentukan model. Pembentukan model peubah tunggal ARIMA/SARIMA dilakukan pada masing-masing peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di tiap bandara.Model ARIMAX/SARIMAX dibentuk dengan melakukan pemodelan regresi antara peubah bebas yaitu model ARIMA/SARIMA yang telah terbentuk sebelumnmya, dengan menambahkan kovariat kurs, inflasi, dan PDRB. Pemodelan peubah ganda dilakukan pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di tiap bandara. Model VARIMAX dibentuk dengan melakukan pemodelan regresi berdasarkan model VARIMA yang telah terbentuk sebelumnya, dengan menambahkan kovariat kurs, inflasi, dan PDRB. Perbandingan model tanpa dan dengan kovariat dilihat dari nilai MAPE pada data testing. Model dengan kinerja terbaik adalah model yang memiliki nilai MAPE terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan peubah tunggal pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara di Bandara Hasanudin tidak memiliki pola musiman sehingga model peubah tunggal yang terbentuk adalah model ARIMA, sedangkan keempat bandara lain membentuk model SARIMA. Pemodelan peubah tunggal pada peubah kedatangan penumpang internasional membentuk model SARIMA di kelima bandara. Model SARIMA yang terbentuk menunjukkan bahwa peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional memiliki pola periodik setiap 12 bulan yang artinya akan berulang di bulan yang sama pada tahun berikutnya. Penambahan kovariat pada model ARIMA/SARIMA menunjukkan bahwa kedatangan penumpang internasional tidak dipengaruhi oleh faktor diluar peubah kedatangan penumpang internasional itu sendiri. Penambahan kovariat pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara menunjukkan hasil yang berbeda. Kovariat kurs, inflasi, dan PDRB akan berpengaruh terhadap kinerja dari model peramalan kunjungan wisatawan (ARIMAX/SARIMAX lebih baik dari ARIMA/SARIMA).
Keyword: peramalan sarima, sarimax, varima, varimax

Judul: Kajian Model Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara dan Kedatangan Penumpang Internasional tanpa dan dengan Kovariat
Abstrak: Peramalan deret waktu terbagi dua, yaitu peramalan deret waktu peubah tunggal dan peubah ganda. Peramalan data deret waktu peubah tunggal yang paling sering digunakan adalah model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model ARIMA terbagi menjadi ARIMA non musiman dan ARIMA musiman. ARIMA musiman lebih dikenal dengan istilah Seasonal ARIMA atau SARIMA. Model ARIMA maupun SARIMA terkadang masih belum cukup untuk melakukan peramalan terhadap data yang dipengaruhi peubah lain. Model ARIMA didekati dengan model ARIMAX dan model SARIMA didekati dengan model SARIMAX dengan menambahkan peubah X sebagai kovariat. Kovariat adalah peubah yang diduga berpengaruh terhadap model ARIMA/SARIMA. Salah satu peramalan data deret waktu peubah ganda adalah model Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA). Model VARIMA digunakan untuk membuat model dari dua objek yang memiliki keterkaitan atau pengaruh dan salah satu objek bisa digunakan untuk meramalkan objek yang lain. Sama seperti model ARIMA, model VARIMA juga terkadang membutuhkan peubah penjelas lain yang dimasukkan ke dalam model sebagai kovariat yang disebut model VARIMAX. Penelitian ini membangun model deret waktu ARIMA/SARIMA dan VARIMA. Data yang digunakan adalah data kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di Bandara Kualanamu, Soekarno Hatta, Juanda, Ngurah Rai, dan Hasanudin periode Januari 2010 hingga Desember 2017. Model dengan kovariat ARIMAX/SARIMAX dan VARIMAX dibangun untuk mengkaji efek kovariat kurs, inflasi, dan PDRB terhadap model tanpa kovariat. Model tanpa dan dengan kovariat akan dibandingkan untuk mendapatkan model dengan kinerja peramalan terbaik. Tahapan analisis yang digunakan pada penelitian ini meliputi eksplorasi data, pemeriksaan kestasioneran data baik dalam ragam maupun rataan, dan pembentukan model. Pembentukan model peubah tunggal ARIMA/SARIMA dilakukan pada masing-masing peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di tiap bandara.Model ARIMAX/SARIMAX dibentuk dengan melakukan pemodelan regresi antara peubah bebas yaitu model ARIMA/SARIMA yang telah terbentuk sebelumnmya, dengan menambahkan kovariat kurs, inflasi, dan PDRB. Pemodelan peubah ganda dilakukan pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di tiap bandara. Model VARIMAX dibentuk dengan melakukan pemodelan regresi berdasarkan model VARIMA yang telah terbentuk sebelumnya, dengan menambahkan kovariat kurs, inflasi, dan PDRB. Perbandingan model tanpa dan dengan kovariat dilihat dari nilai MAPE pada data testing. Model dengan kinerja terbaik adalah model yang memiliki nilai MAPE terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan peubah tunggal pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara di Bandara Hasanudin tidak memiliki pola musiman sehingga model peubah tunggal yang terbentuk adalah model ARIMA, sedangkan keempat bandara lain membentuk model SARIMA. Pemodelan peubah tunggal pada peubah kedatangan penumpang internasional membentuk model SARIMA di kelima bandara. Model SARIMA yang terbentuk menunjukkan bahwa peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional memiliki pola periodik setiap 12 bulan yang artinya akan berulang di bulan yang sama pada tahun berikutnya. Penambahan kovariat pada model ARIMA/SARIMA menunjukkan bahwa kedatangan penumpang internasional tidak dipengaruhi oleh faktor diluar peubah kedatangan penumpang internasional itu sendiri. Penambahan kovariat pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara menunjukkan hasil yang berbeda. Kovariat kurs, inflasi, dan PDRB akan berpengaruh terhadap kinerja dari model peramalan kunjungan wisatawan (ARIMAX/SARIMAX lebih baik dari ARIMA/SARIMA).
Keyword: peramalan sarima, sarimax, varima, varimax

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: