Judul: Evaluasi Metode K-Means dan K-Error untuk Peramalan Komoditas Pangan Nabati DKI Jakarta
Abstrak: Peramalan digunakan untuk mengukur ketidakpastian berdasarkan informasi masa lalu dari suatu peubah yang dinamakan deret waktu. Salah satu metode untuk melakukan peramalan dengan pemodelan yaitu autoregressive integrated moving average (ARIMA). Model ARIMA akan menghasilkan satu buah model yang digunakan untuk peramalan. Pada suatu kasus, ketika pemodelan dilakukan untuk banyak peubah dependen, maka pemodelan dengan ARIMA secara langsung akan menghasilkan banyak model. Masalah tersebut membuat model yang dihasilkan menjadi tidak efektif dan efisien. Pendekatan TSClust sebagai pra-processing dapat dilakukan untuk mereduksi banyaknya model. Metode penggerombolan sederhana yang dapat diterapkan yaitu metode K-Means. Penggerombolan dilakukan menggunakan data parameter ARIMA sehingga memasukkan unsur kesalahan (measurement error) terkait pendugaan parameter menjadi relevan, salah satu metode yang dapat diterapkan yaitu K-Error. Perbedaan mendasar dari kedua metode adalah metode K-Error memasukkan unsur kesalahan data kedalam perhitungan pusat dan jarak dalam algoritme penggerombolan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kedua metode dan menerapkan pada data inflasi komoditas pangan nabati DKI Jakarta. Pada penelitian ini, metode K-Error dan K-Means akan dievaluasi melalui simulasi pada dua skema yaitu skema homogen dan heterogen. Skema homogen merupakan kondisi pembangkitan satu set data yang terdiri atasobjek-objek dengan model yang sama. Pada skema homogen, parameter memiliki dua kondisi yaitu kondisi dekat dan jauh. Sedangkan, pada skema heterogen, pembangkitan satu set data yang terdiri atas objek-objek yang memiliki model yang berbeda-beda. Konsep dasarnya pada satu set data akan dibangkitkan empat gerombol dengan masing-masing gerombol terdiri atas 10 objek dengan panjang 100 periode. Metode terbaik ditentukan berdasarkan salah klasifikasi terendah. Selanjutnya, metode terbaik akan diterapkan pada data inflasi bulanan komoditas pangan nabati DKI Jakarta, dilanjutkan dengan melakukan pemodelan ARIMA level gerombol. Evaluasi metode K-Error dan K-Means berdasarkan simulasi memiliki tingkat ketepatan yang berbeda. Pada model homogen, metode K-Error lebih mampu mengklasifikasikan objek dengan tepat dibandingkan metode K-Means berdasarkan nilai salah klasifikasi yang dihasilkan. Salah klasifikasi yang dihasilkan K-Error lebih rendah dibandingkan K-Means pada kondisi parameter antar gerombol jauh maupun dekat. Pada kondisi parameter dekat kedua metode menghasilkan range (jangkauan) salah klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan kondisi parameter jauh. Hal tersebut menandakan bahwa kedua metode lebih mampu mengklasifikasikan objek dengan kondisi parameter jauh dibandingkan kondisi parameter dekat. Pada model heterogen dilakukan dua pendekatan dalam penyusunan model individu untuk seluruh objek. Pendekatan I yaitu dengan model asli, sedangkan pendekatan II dengan model AR(p). Berdasarkan hasil simulasi dengan pendekatan I, metode K-Means memiliki ketepatan yang lebih baik dibandingkan metode K-Error. Pada pendekatan II, metode K-Error lebih unggul dibandingkan metode K-Means. Kedua metode tersebut tergolong cukup baik dalam mengklasifikasikan objek dengan tepat. Penerapan kedua metode pada data inflasi komoditas pangan nabati DKI Jakarta menghasilkan gerombol optimum sebanyak 5 gerombol. Gerombol optimum yang dihasilkan berasal dari metode K-Error berdasarkan nilai RMSE terendah. Masing-masing gerombol memiliki model yang berbeda dengan seluruh model merupakan model yang stasioner tanpa proses differencing. Nilai k (jumlah gerombol) stabil yang dipilih yaitu k=4 sampai k=8. Metode K-Error menghasilkan nilai RMSE yang lebih rendah dibandingkan K-Means untuk beberapa nilai k yang terpilih. Selanjutnya, pemodelan level gerombol menghasilkan RMSE yang tidak berbeda jauh dengan level individu secara eksplotif dan secara formal menggunakan uji-z. Oleh karena itu, pemodelan level
Keyword: ARIMA, K-Error, K-Means, TSClust, Inflasi

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: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: