Judul: Meramalkan harga beras wilayah Jakarta dengan menggunakan model intervensi
Abstrak: Model peramalan yang biasa digunakan untuk data deret waktu adalah ARIMA. Adanya kejadian khusus dalam sebuah data deret waktu membuat model ARIMA klasik kurang tepat untuk digunakan. Model yang dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut adalah model intervensi, yaitu suatu model deret waktu yang dapat digunakan memodelkan dan meramalkan data yang mengandung kejadian khusus atau intervensi, baik dari faktor internal maupun eksternal. Ada dua fungsi utama yang digunakan dalam model intervensi, yaitu fungsi step dan pulse. Pada data harga beras wilayah Jakarta ditemukan 5 kejadian intervensi. Kejadian-kejadian intervensi tersebut yaitu peristiwa kerusuhan Mei 1998, berlakunya Inpres no. 9 tahun 2001, berlakunya HPP (harga pembelian pemerintah), banjir Jakarta tahun 2007, dan musim paceklik. Model intervensi yang dihasilkan menjelaskan bahwa harga beras dipengaruhi oleh kejadian-kejadian eksternal. Proses peramalan 12 bulan ke depan menghasilkan nilai MAPE sebesar 5.956. Hasil peramalan dengan model analisis intervensi memperlihatkan bahwa data ramalannya mendekati data aktual. Penerapan model analisis intervensi untuk peramalan lebih tepat jika dibandingkan dengan model ARIMA harga beras.
Keyword: Proses Autoregressive (AR), Proses Moving Average (MA), Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Judul: Model peramalan harga beras dengan pendekatan generalized space time (GST) (Studi kasus di Provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten)
Abstrak: Harga beras yang fluktuatif memiliki unsur keterkaitan dengan kejadian pada waktu-waktu sebelumnya. Selain itu harga beras juga dipengaruhi oleh ketersediaan stok beras di suatu lokasi. Dalam memenuhi ketersediaan tersebut, setiap lokasi membutuhkan lokasi sekelilingnya untuk menyediakan komoditas beras yang tidak dapat dipenuhi sendiri oleh lokasi yang bersangkutan. Dengan demikian harga beras tidak hanya dipengaruhi oleh waktu melainkan dipengaruhi oleh keterkaitan antar lokasi. Model Peramalan yang dapat menggabungkan unsur ketergantungan waktu dengan lokasi adalah generalized space time (GST) yang ordo waktunya didekati dengan autoregressive integreted moving average (ARIMA). Model GST merupakan pengembangan dari space time yang memiliki kelamahan yaitu mengisyarakatkan nilai-nilai parameter untuk semua lokasi sama. Model GST lebih realistis, karena pada kenyataannya lebih banyak ditemui model dengan parameter model yang berbeda untuk lokasi yang berbeda. Model GST yang didapatkan pada data harga beras provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten adalah GSTARI(3,1) dengan matriks pembobot seragam dan invers jarak. Model GST memiliki tingkat peramalan yang lebih baik daripada model ARIMA.
Keyword: ARIMA, generalized space time, rice price, space time

Judul: Morfologi Organ Reproduksi Betina Walet Linchi (Collocalia linchi)
Abstrak: This research is aimed to describe the morphology of the female reproductive organs of the cave swiftlets (C. linchi ) macroscopic and microscopically. Four female reproduction organs were used in this study. Microscopic observation was done using Hematoxilin – eosin (HE), alcian blue (AB) pH 2.5 and periodic acid Schiff (PAS) staining methods. The reproductive organs were consisted of ovarium and oviduct. The oviduct has five parts: infundibulum, magnum, isthmus, uterus and vagina. The mucosa of oviduct has mucosal folds and lined with columnar ciliated epithelial cells. Glandular glands were found in the lamina propria of oviduct, except in the vagina. The thick muscle of sphincter uterovagina was found in the border between uterus and vagina. Using AB-PAS staining methods, it was detected that oviduct contained neutral and acid carbohydrate, especially in the secrete glands of oviduct.
Keyword: oviduct., ovarium, Collocalia linchi