Judul: Perbandingan Peramalan Serangan Tikus Sawah pada Padi menggunakan Space Time ARIMA Space Time Transfer Function
Abstrak: Tikus sawah (Rattus argentiventer) merupakan salah satu organime pengganggu tumbuhan utama yang dikategorikan oleh Direktorat Jenderal Tanaman Pangan Kementerian Pertanian. Sebagai pulau dengan jumlah spesies tikus yang banyak, pertanian di pulau Sulawesi menjadi rentan terhadap serangan tikus sawah. Khusus di Sulawesi terdapat lebih dari 51 spesies dari famili Muridae. Dengan kondisi tersebut, perlu dilakukan tindakan pencegahan guna menekan serangan tikus sawah, salah satunya dengan melakukan peramalan. Peramalan diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai fenomena serangan hama pada tanaman padi sehingga keputusan dapat dibuat lebih efektif dan efisien. Data yang digunakan untuk membuat model peramalan serangan tikus sawah di pulau Sulawesi adalah jenis data space time. Model data space-time adalah suatu jenis model yang menggabungkan unsur dependensi waktu dan lokasi pada suatu data deret waktu. Salah satu model data space time yang sering digunakan adalah model Space Time ARIMA (STARIMA). Namun dalam kenyataannya, membangun model peramalan tidak hanya melibatkan data respon saja, tetapi juga data penjelas yang mampu menunjang hasil peramalan. Salah satu model yang dapat digunakan untuk mengakomodasi kondisi tersebut adalah model Space Time Transfer Function (STTF). Model STTF merupakan pengembangan dari model fungsi transfer yang menambahkan matriks pembobot spasial pada modelnya. Matriks pembobot spasial yang digunakan dalam model adalah matriks pembobot ketetanggaan dan kebalikan jarak. Orde spasial yang digunakan dalam membangun model STARIMA dan STTF adalah orde satu. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan proporsi serangan tikus sawah pada padi di Sulawesi menggunakan STARIMA dan STTF serta memilih model terbaik diantara keduanya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah proporsi serangan tikus sawah pada padi di 6 provinsi di pulau Sulawesi. Peubah penjelas yang digunakan adalah luas lahan tanam padi. Periode data yang digunakan adalah dari Januari 2010 hingga Desember 2016. Data dibagi menjadi data pemodelan (training data) yakni data dari periode Januari 2010 sampai Desember 2015 dan data uji (testing data) yakni periode Januari 2016 hingga Desember 2016. Proses pembentukan model STARIMA dan STTF diawali dengan uji stasioneritas untuk data proporsi serangan tikus sawah dan luas lahan tanam padi. Uji kebergantungan spasial menjadi tahapan selanjutnya yang harus terpenuhi dalam pemodelan STARIMA dan STTF. Penentuan model STARIMA didasarkan pada skema plot matrix autocorrelation function (MACF) dan matrix partial autocorrelation function (MPACF). Berdasarkan skema plot MACF dan MPACF, struktur yang membangun data proporsi serangan tikus sawah di Sulawesi adalah STAR (1;1). Pembentukan model STTF diawali dengan membangun model fungsi transfer dsri tiap provinsi. Proses ini bertujuan untuk memperoleh orde optimal dari model fungsi transfer yakni orde b, s, dan r yang dapat digunakan dalam membangun model STTF. Kriteria orde optimal yang dipilih adalah orde b minimum, orde s, r maksimum dari keseluruhan provinsi. Berdasarkan kriteria tersebut, maka orde yang terpilih untuk digunakan dalam model STTF adalah orde (0,3,1). Tahap selanjutnya yang dilakukan membentuk model sisaan STTF. Berdasarkan nilai AICC, model sisaan untuk STTF dengan pembobot ketetanggaan adalah STAR (1;1) dan model sisaan untuk STTF dengan pembobot kebalikan jarak adalah STAR (2;1) . Hasil peramalan menunjukkan bahwa model STTF mampu memprediksi nilai aktual lebih baik dibandingkan dengan model STARIMA. Hal ini ditunjukkan dengan nilai RMSE model STTF yang lebih kecil dibandingkan dengan model STARIMA. Hal
Keyword: 

Judul: Pemodelan STARIMA dan GSTARIMA Luas Serangan Hama Penggerek Batang Padi menggunakan Bobot Clustering spatial
Abstrak: Hama Penggerek Batang Padi atau yang biasa disebut Sundep/Beluk merupakan hama utama bagi tanaman padi di Indonesia. Hama ini menyerang tanaman padi pada semua fase pertumbuhan tanaman padi mulai dari persemaian hingga panen. Data dari Dirjen Tanaman Pangan Kementerian Pertanian menunjukkan bahwa selama kurun waktu 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2010 hingga 2015 rata-rata luas serangan hama penggerek batang padi sebanyak 2% dari total luas lahan tanam petani di Indonesia sedangkan rata-rata luas serangan hama tanaman padi lainnya seperti Wereng Batang Coklat, Tikus, Blas, BLB/Kresek, dan Tungro yang hanya berkisar dibawah 1% dari total luas lahan tanam petani. Luas serangan hama penggerek batang pada setiap daerah untuk periode waktu tertentu merupakan salah satu data deret waktu peubah ganda yang di dalamnya terdapat faktor ruang (lokasi) dan waktu. Data deret waktu yang didalamnya terdapat faktor ruang dan waktu disebut model space time. Space time adalah salah satu pemodelan dalam data deret waktu peubah ganda yang merupakan bentuk khusus dari vector autoregressive integrated moving average (VARIMA) dimana model tersebut menggabungkan antara data ruang dan waktu. Model space time autoregressive integrated moving average (STARIMA) pertama kali diperkenalkan oleh Pfeifer dan Deutch (1980). STARIMA itu sendiri merupakan model time series yang dikembangkan dari model autoregressive integrated moving average (ARIMA) Box-Jenkins. Model STARIMA mengasumsikan nilai-nilai parameter sama untuk setiap lokasi sehingga model ini sesuai untuk karakteristik lokasi yang sama (homogen). Model generalized space time autoregressive integrated moving average (GSTARIMA) diperkenalkan oleh Borovkova, et al (2002) sebagai perluasan dari model STARIMA yang mengasumsikan nilai-nilai parameter yang berbeda untuk setiap lokasi yang pada kenyataannya lebih sering ditemukan dalam praktek. Pembobotan spasial berdasarkan informasi jarak atau ketetanggaan merupakan pendekatan spasial secara geografis yang selalu digunakan sebagai pembobot dalam analisis space time. Pendekatan spasial secara geografis sangat bergantung pada letak antar lokasi. Pada penelitian ini digunakan pembobot berdasarkan pendekatan secara alur distribusi. Pendekatan alur distribusi yang digunakan yaitu dengan mengelompokkan lokasi (clustering spatial) pada data luas serangan hama penggerek batang padi berdasarkan kemiripan habitat hama menggunakan analisis cluster fuzzy c-means. Data kemiripan habitat hama yang digunakan adalah data keadaan iklim dan juga data produktivitas padi setiap lokasi. Pusat antar kelompok yang diperoleh dari analisis cluster yang kemudian digunakan untuk menghitung matriks jarak antar lokasi. Model yang digunakan adalah STARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6 dan GSTARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6. Pembobot yang digunakan adalah bobot langkah ratu dan kebalikan jarak yang diperoleh berdasarkan pendekatan secara geografis serta bobot clustering spatial yang diperoleh berdasarkan pendekatan secara alur distribusi. Model GSTARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6 menggunakan bobot clustering spatial adalah model yang terbaik berdasarkan nilai RMSE dan MAPE terkecil yaitu nilai RMSE sebesar 0.450 dan nilai MAPE sebesar 14.898 %.
Keyword: hama penggerek batang padi, fuzzy c-means, space time, musiman

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: