Judul: Pemodelan GSTAR dan GSTAR-X untuk Peramalan Inflasi pada Empat Kota di Sumatera Utara
Abstrak: Inflasi menjadi salah satu indikator makro ekonomi yang menggambarkan stabilitas perekonomian suatu negara. Pentingnya menjaga kestabilan inflasi sehingga pemerintah pusat membentuk Tim Pengendali Inflasi di Daerah (TPID). Pada pelaksanaannya TPID menemukan beberapa permasalahan penyebab ketidakstabilan inflasi. Penyebab ketidakstabilan itu antara lain kebijakan ekonomi pemerintah yaitu menaikkan/menurunkan harga bahan bakar minyak dan pajak, keterbatasan produksi bahan makanan, keterbatasan alat transportasi, keterbatasan distribusi dan struktur pasar yang kurang efisien. Sumatera Utara merupakan salah satu provinsi yang besar di Indonesia. Provinsi Sumatera Utara merupakan provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak di luar Pulau Jawa yaitu sekitar 13 juta jiwa. Selain itu, Sumatera Utara merupakan provinsi dengan jumlah kabupaten/kota ketiga terbanyak setelah Jawa Timur dan Jawa Tengah, yaitu 33 kabupaten/kota. Ada empat kota inflasi di Sumatera Utara yaitu Medan, Siantar, Sibolga dan Sidempuan. Peramalan inflasi menjadi hal yang penting dalam mengambil kebijakan, sehingga beberapa peneliti telah melakukan kajian mengenai peramalan inflasi sebagai subjek penelitiannya. Salah satu pemodelan untuk peramalan inflasi yang telah dikaji oleh beberapa peneliti adalah pemodelan GSTARMA. Pemodelan ini dapat meramalkan inflasi secara simultan dengan mengikutsertakan pengaruh spasial didalam modelnya. Dalam perkembangannya, GSTARMA tidak hanya dipengaruhi oleh waktu dan spasial saja tetapi terdapat pengaruh peubah eksogen didalam model yang disebut pemodelan GSTARMA-X. Penelitian ini akan mengkaji peramalan inflasi dengan menggunakan GSTARMA dan GSTARMA-X. Peubah eksogen yang digunakan pada pemodelan GSTARMA-X ada 3 (tiga). Peubah eksogen pertama (D1) merupakan peubah boneka berupa variasi kalender pada bulan diterapkannya kebijakan ekonomi pemerintah menaikkan harga BBM, TDL, ELPIJI. Peubah eksogen kedua (D2) merupakan peubah boneka berupa variasi kalender pada bulan diterapkannya kebijakan ekonomi pemerintah menurunkan harga BBM, TDL, ELPIJI. Sementara itu, peubah eksogen ketiga (X3) merupakan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Matriks pembobot yang digunakan pada penelitian ini adalah matriks pembobot invers jarak dan korelasi silang. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan model GSTARMA dengan GSTARMA-X kemudian memilih model terbaik antara GSTARMA dan GSTARMA-X berdasarkan rata-rata AIC dan RMSEp terkecil. Pada penelitian ini data yang digunakan berupa data sekunder yaitu data inflasi pada empat kota di Sumatera Utara dan data nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Data inflasi berasal dari publikasi BPS Sumatera Utara dan data nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika berasal dari publikasi Kementerian Perdanggangan Republik Indonesia. Data inflasi pada empat kota meliputi Kota Medan, Siantar, Sibolga dan Sidempuan. Data yang digunakan berupa data bulanan dari Januari 2008 hingga Desember 2016. Hasil penelitian menunjukkan bahwa inflasi tertinggi dan terendah terjadi di Kota Sibolga. Inflasi tertinggi adalah 3.78 persen sedangkan inflasi terendah atau yang sering disebut deflasi adalah -2.43 persen. Koefisien korelasi antar lokasi penelitian cukup besar yaitu 0.7, signifikan dan bernilai positif. Korelasi tertinggi terjadi antara Kota Medan dan Kota Siantar yaitu 0.79. Sementara itu, korelasi terendah terjadi antara Kota Sidempuan dengan Kota Siantar yaitu 0.70. Grafik dan uji ADF pada penelitian ini menunjukkan bahwa data inflasi pada empat kota telah stasioner pada rataan dan ragam. Identifikasi awal untuk penentuan orde waktu pada pemodelan GSTARIMA adalah menentukan model ARIMA terbaik pada setiap lokasi. Model ARIMA yang digunakan pada penelitian ini adalah model ARMA karena data yang digunakan sudah stasioner pada level. Kriteria model ARMA yang terbaik
Keyword: AIC, GSTAR, inflasi, RMSEp

Judul: Model VARX untuk Peramalan Inflasi Menurut Sub Kelompok Komoditi di Jakarta dengan Pendekatan TSClust sebagai Preprocessing
Abstrak: Inflasi merupakan salah satu indikator makro ekonomi yang sangat penting. Inflasi yang tinggi dan tidak stabil akan memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Untuk mengendalikan inflasi, pemerintah dan Bank Indonesia membentuk Tim Pemantauan dan Pengendalian Inflasi (TPI) di level pusat dan TPI di level daerah (TPID). DKI Jakarta yang merupakan barometer bagi perekonomian Indonesia mempunyai bobot penghitungan inflasi yang paling besar dibandingkan kota lainnya. Untuk itu diperlukan informasi mengenai pola pergerakan inflasi menurut sub kelompok komoditi, sehingga TPID Jakarta bisa mengendalikan inflasi secara lebih spesifik. Berbagai macam penelitian tentang inflasi sudah dilakukan. Setiawan (2015) melakukan penelitian tentang kajian model VARIMA dan GSTARIMA untuk peramalan inflasi bulanan. Selanjutnya Eksiandayani (2017) melakukan penelitian tentang peramalan inflasi umum dan inflasi menurut kelompok pengeluaran dengan metode hibrida ARIMAX-NN. Sugiyanto (2018) melakukan peramalan tingkat inflasi di Sumatera dengan pendekatan Fuzzy time series. Namun penelitian sebelumnya masih terbatas pada kajian terhadap inflasi umum dan inflasi menurut kelompok komoditi. Untuk itu penulis tertarik untuk meneliti dan membuat suatu model peramalan inflasi menurut sub kelompok komoditi. Inflasi menurut sub kelompok komoditi mencakup 35 jenis dan mempunyai pola pergerakan yang berbeda-beda. Untuk mempermudah dalam menentukan model yang sesuai, peneliti memanfaatkan teknik Time Series Clustering (TSClust) sebagai preprocessing sehingga akan diperoleh pola data level gerombol. Ukuran ketakmiripan yang digunakan untuk menggerombolkan inflasi dalam penelitian ini adalah jarak otokorelasi, jarak korelasi, jarak piccolo dan jarak euclid. Setelah diperoleh penggerombolan terbaik, dilakukan pemodelan ARIMA dan VAR level gerombol. Selain itu, untuk mengurangi galat model, peneliti juga memasukan peubah eksogen berupa kurs rupiah, BI rate dan beberapa peubah boneka. Model ARIMA dan VAR yang memasukkan peubah eksogen dikenal sebagai model ARIMAX dan VARX. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari empat macam ukuran ketakmiripan yang dipakai dalam menggerombolkan inflasi menurut sub kelompok komoditi, ketakmiripan terbaik yang adalah pendekatan euclid. Dengan pendekatan ini, pola pergerakan 35 inflasi menurut sub kelompok komoditi dapat dikelompokan ke dalam 4 gerombol yang berbeda. Masing-masing gerombol mempunyai pola yang berbeda, namun model VARX level gerombol mampu meramalkan 35 peubah inflasi dengan baik. Model ini mampu memprediksi inflasi menurut sub kelompok komoditi lebih baik dibandingkan model ARIMA, ARIMAX dan VAR.
Keyword: Euclid, Inflasi, Piccolo, TSClust, VARX

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: