Judul: Identifikasi Pola Pergerakan Harga Beras Melalui Dekomposisi Deret Waktu Secara Ensemble
Abstrak: The price of rice is one of the important indicator to determine the availability of rice. Ensemble Empirical Mode Decomposition (Ensemble EMD) is an alternative approach to analyze rice price fluctuation behavior through the process decomposition into several intrinsic mode functions (IMFs) and the residual. The EMD could be applied to a dataset eventhough that the data are nonlinear and nonstationary so it can work with the characteristics of unstable rice prices between seasons and years. The concept of ensemble is needed to optimalize the characteristic scale of the IMF by adding a series of white noise in the data. This research was carried out on the identification of the time series pattern of monthly and weekly rice price in Jakarta using Ensemble EMD. Our Ensemble EMD approach resulted three IMFs which have large contribution to volatility of monthly rice price. Those are IMFs whose mean periods of 1.1, 2.8 and 5.6 years respectively. Meanwhile, from the weekly dataset, Ensemble EMD revealed three high contribution IMFs, whose mean period of 0.5, 1.0, and 3.4 years. Trend component contributes dominantly to the price level change. It could be seen by its contribution as long as 92.40% for monthly data and 96.34% for weekly data. Furthermore, the reconstruction of fine-to-coarse for weekly price data shows that all IMFs produced by decomposition weekly rice price are included in the high frequency component. It indicates that the imbalance of supply and demand market and the weather factor still affect the stability of rice prices in Jakarta.
Keyword: rice prices, ensemble, empirical mode decomposition

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: 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: