Judul: Forecasting the Gross Regional Domestic Product with the Approachment of ARIMA, Space Time, and Generalized Space Time Model
Abstrak: Model autoregressive integrated moving average (ARIMA) merupakan salah satu pendekatan yang sering digunakan dalam menganalisis data deret waktu. Seiring berkembangnya ilmu pengetahuan, diperkenalkan kelas model yang dapat memodelkan data deret waktu yang memiliki keterkaitan antar lokasi, yakni space time autoregressive (STAR) dan generalized space time autoregressive (GSTAR). Tujuan penelitian ini adalah mencari model peramalan terbaik produk domestik regional bruto (PDRB) berdasarkan pendekatan ARIMA, space time, dan generalized space time. Data yang digunakan adalah nilai PDRB berdasarkan pendekatan pengeluaran di provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Jawa Timur. Hasilnya menunjukkan berturut-turut model ARIMA untuk provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Jawa Timur adalah ARIMA(0,2,2), ARIMA(1,2,0), dan ARIMA(2,2,0). Selanjutnya, model space time dan generalized space time yang dapat memodelkan ketiga provinsi tersebut, diantaranya STMA(21), STAR(11), STAR(21), GSTMA(21), GSTAR(11), dan GSTAR(21). Berdasarkan nilai root mean square error (RMSE) terkecil, diperoleh bahwa model GSTAR(21) memiliki ketepatan yang paling baik pada peramalan nilai PDRB dua periode berikutnya.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, ARIMA, Generalized space time, RMSE, Space time, RMSE, Model peramalan, Pemodelan ARIMA, Model terbaik

Judul: Pemodelan Luas Panen Padi Menggunakan GSTARIMA Pada Enam Provinsi Di Indonesia
Abstrak: Beras telah menjadi sumber bahan makanan pokok utama masyarakat di hampir seluruh daerah di Indonesia dengan konsumsi per kapita per tahun mencapai 85 kilogram. Salah satu masalah yang mungkin timbul akibat penambahan jumlah populasi penduduk adalah pemenuhan kebutuhan pangan dalam negeri. Penambahan jumlah penduduk perlu diikuti dengan strategi dan kebijakan yang tepat terkait pemenuhan kebutuhan pangan dalam negeri. Untuk menyusun strategi dan kebijakan yang tepat diperlukan ketersediaan data yang akurat. Salah satu indikator penting terkait data pangan adalah luas panen padi yang erat hubungannya dan secara teknis menentukan besar atau kecilnya angka produksi padi. Selain data yang akurat, diperlukan juga metode yang tepat untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang, salah satunya adalah dengan permalan. Generalized Space Time Autoregressive Integrated Moving Average (GSTARIMA) adalah teknik analisis ruang dan waktu yang mengkombinasikan analisis deret waktu yakni Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan keterkaitan antar lokasi yang direpresentasikan oleh matriks pembobot spasial. Di Indonesia terdapat enam provinsi yang memiliki luas panen padi terbesar yakni Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sulawesi Selatan, Sumatera Selatan, dan Sumatera Utara. Model GSTARIMA untuk peramalan luas panen padi di keenam provinsi di Indonesia yang dibentuk adalah GSTARIMA (2,0,0)*(0,1,1)12 dengan matriks pembobot kebalikan jarak dan korelasi silang. Perbandingan hasil peramalan luas panen padi 12 periode ke depan diperoleh model dengan matriks pembobot korelasi silang memberi akurasi yang lebih baik dibanding matriks pembobot kebalikan jarak, hal ini dapat dilihat dari MAPE Total model dengan pembobot korelasi silang lebih kecil dibanding model dengan pembobot kebalikan jarak. Model ARIMA secara umum memberikan hasil ramalan yang lebih baik dibanding model GSTARIMA karena lebih fleksibel dalam penentuan ordo pada masing-masing lokasi.
Keyword: GSTARIMA, luas panen padi, matriks pembobot spasial, peramalan, ruang-waktu

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: