Judul: Metode Dekomposisi Ensemble untuk Memprediksi Harga Beras DKI Jakarta
Abstrak: Analisis deret waktu adalah salah satu prosedur statistika pada data deret waktu yang diterapkan untuk memprediksi keadaan yang akan datang dalam rangka pengambilan keputusan. Ukuran data yang sangat besar umumnya tidak linier dan tidak stasioner serta sulit untuk dapat diinterpretasikan secara konkrit. Masalah ini dapat diatasi dengan melakukan proses dekomposisi yaitu proses perubahan menjadi bentuk yang lebih sederhana. Salah satu metode dekomposisi pada data deret waktu ialah Empirical Mode Decomposition (EMD) yang diperkenalkan oleh Huang et al. (1998). EMD ialah teknik analisis yang empiris dan adaptif terhadap pemprosesan data, khususnya yang tidak linier dan tidak stasioner. EMD mendekomposisi data menjadi sejumlah Intrinsic Mode Function (IMF) dan sisaan IMF. Penjumlahan dari sejumlah IMF dan sisaan IMF akan menghasilkan kembali data asalnya tanpa ada distorsi maupun informasi yang hilang. Dalam proses dekomposisi, metode EMD tidak mampu mengatasi timbulnya mode mixing sehingga Huang dan Wu (2005) mengembangkan EMD melalui konsep ensemble yang dikenal dengan metode Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD). Data deret waktu yang didekomposisi dapat juga digunakan untuk prediksi data awal, yaitu dengan memprediksi setiap IMF dan sisaan IMF yang terbentuk, kemudian semua hasil prediksi tersebut dijumlahkan kembali. Dalam upaya mendapatkan hasil prediksi yang akurat dapat digunakan teknik ensemble hybrid yaitu menggunakan berbagai metode permodelan dan selanjutnya menggabungkan hasil prediksi oleh masing-masing metode menjadi satu prediksi akhir. Metode yang digunakan yaitu Analisis Fourier dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Penelitian ini mengaplikasikan teknik dekomposisi ensemble pada data harga beras harian DKI Jakarta periode 1 Januari 2002 - 12 Agustus 2013 yang diubah menjadi data mingguan. Penelitian ini menggunakan metode EEMD untuk mendekomposisi data harga beras DKI Jakarta menjadi sejumlah IMF dan sisaan IMF, kemudian menggunakan teknik ensemble hybrid untuk memprediksi harga beras. Adapun metode yang digabungkan ialah modifikasi analisis fourier dan ARIMA. Proses dekomposisi menggunakan EEMD pada data harga beras mingguan DKI Jakarta menguraikan data menjadi 6 IMF dan sisaan IMF. IMF diekstrak mulai dari frekuensi tinggi hingga frekuensi rendah sehingga jumlah lembah dan puncak secara berurutan yang semakin kecil, sebaliknya rataan periode secara berurutan semakin besar dan korelasi cenderung semakin besar. Sisaan IMF memiliki korelasi terbesar yaitu 0.99. Selain korelasi, rasio ragam juga menunjukkan bahwa sisaan IMF memberikan kontribusi terbesar 97.68% terhadap data harga beras mingguan DKI Jakarta. Hal ini berarti bahwa arah pergerakan sisaan IMF sangat mirip dengan arah harga beras DKI Jakarta dan merupakan pola pergerakan harga beras pada jangka panjang secara murni. Sejumlah IMF diprediksi menggunakan ARIMA dan modifikasi analisis fourier, sedangkan sisaan IMF hanya menggunakan ARIMA karena sisaan IMF tidak berpola sinusoida sehingga tidak dapat diprediksi menggunakan modifikasi analisis fourier. Selanjutnya, dilakukan penjumlahan prediksi IMF dan sisaan IMF dengan menggunakan ARIMA untuk memperoleh prediksi harga beras DKI Jakarta. Selain itu, prediksi harga beras DKI Jakarta juga diperoleh dengan cara menjumlahkan prediksi IMF dengan modifikasi analisis fourier dan prediksi sisaan IMF dengan metode ARIMA. Prediksi akhir harga beras DKI Jakarta diperoleh dengan teknik ensemble hybrid yaitu penjumlahan prediksi sisaan IMF dengan ARIMA dan rata-rata prediksi IMF dengan ARIMA dan modifikasi analisis fourier. Berdasarkan kebaikan prediksi yang dilihat dari MAPE, prediksi harga beras di DKI Jakarta dengan ARIMA pada IMF dan
Keyword: Analisis Fourier, ARIMA, Data Deret Waktu, EEMD, EMD, Ensemble

Judul: Model Peramalan ARIMA Harga Bawang Merah di DKI Jakarta Menggunakan Dekomposisi Ensemble.
Abstrak: Bawang merah merupakan salah satu komoditas tanaman sayuran jenis rempah-rempah yang tidak berdistribusi dan termasuk tanaman musiman yang biasanya digunakan sebagai bumbu masakan, dan obat tradisional. Pada saat musim bukan panen raya atau hari besar keagamaan persediaan bawang merah kerap tidak dapat memenuhi kebutuhan, sehingga salah satu upaya pemerintah dalam mengatasinya dengan melakukan impor bawang merah, namun hal tersebut semakin mendukung fluktuasi dari harga bawang merah. Sebenarnya dengan memanfaatkan fluktuasi harga tersebut akan didapatkan informasi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhinya yakni dengan mengkaji pola pergerakan harga serta melakukan peramalan yang tepat dari harga bawang merah, dan metode Ensamble Empirical Mode Decomposition (EEMD) dapat diterapkan untuk mengkaji hal ini. EEMD merupakan suatu metode dekomposisi yang dapat digunakan untuk mengubah serangkaian fungsi waktu dari sinyal suatu data menjadi beberapa sub-sinyal hasil dari perataan, atau dikenal dengan Intrinsik Mode Function (IMF) dan sisaan IMF. Dalam penelitian ini, konsep ini diterapkan pada data harga bawang merah mingguan DKI Jakarta periode Juli 2008 sampai April 2018 sebanyak 521 data. Berdasarkan hasil pengolahan data, didapatkan sebanyak 7 IMF dan sisaan IMF yang kemudian digunakan sebagai peramalan IMF dan sisaan IMF untuk beberapa waktu ke depan dengan ARIMA yakni dengan memilih model terbaik dari setiap komponen IMF dan sisaan IMF. Pada akhirnya didapatkan peramalan harga bawang merah mingguan di DKI Jakarta periode bulan Mei – Juli 2018 berkisar antara Rp34295.67,- sampai Rp36133.36,- dengan rata-rata harga peramalan untuk bulan Mei-Juli 2018 masing-masing Rp34482.39,- , Rp 35207.12,-, dan Rp 36024.88,- dengan nilai MAPE sebesar 1.85 %.
Keyword: ARIMA, Bawang Merah, Data Deret Waktu, EEMD, EMD

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