Judul: Simulation and Application of the Seasonal Autoregressive Model in Forecasting Big Red Chili Prices in Five Provinces on Java Island
Abstrak: Komoditas cabai merah besar merupakan komoditas yang perlu mendapatkan penanganan serius karena menjadi salah satu penyumbang inflasi. Salah satu upaya penanganan dari sudut pandang statistika adalah dengan melakukan peramalan. Peramalan harga cabai merah besar dapat dilakukan dengan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), dikarenakan terdapat pola musiman pada data. Metode SARIMA merupakan gabungan dari berbagai macam model, salah satunya adalah model seasonal autoregressive (seasonal AR). Pada data harga cabai merah besar terdapat permasalahan yaitu adanya pencilan aditif dan minimnya ketersediaan data bulanan. Pencilan aditif merupakan suatu tipe pencilan yang memberikan pengaruh pada satu periode saja dalam data deret waktu. Pengaruh dari faktor-faktor tersebut dapat lebih terlihat, apabila dilakukan simulasi yang dirancang dengan pendekatan rancangan faktorial. Simulasi dilakukan dengan pendekatan rancangan faktorial tiga faktor yaitu faktor pencilan, ukuran contoh dan variasi parameter. Masing-masing faktor tersebut memiliki level yang berbeda-beda. Faktor persentase pencilan memiliki empat level yaitu 0%, 2,5%, 5%, dan 7,5%, faktor ukuran contoh memiliki tiga level yaitu 84, 204, dan 504, dan faktor variasi parameter memiliki empat level yaitu pp,np,pn, dan nn. Dengan demikian penelitian ini terbagi menjadi dua bagian yaitu melakukan simulasi dan melakukan analisis data empirik. Tujuan simulasi untuk mengetahui kinerja metode seasonal AR sehingga dapat digunakan sebagai dasar keputusan untuk melakukan analisis data aktual dimana karakteristik datanya mengandung pencilan aditif hingga sebesar 3,5% dan jumlah data yang kecil (N=84). Hasil simulasi memberikan kesimpulan bahwa, ketiga faktor berpengaruh nyata terhadap bias parameter sehingga perlu diperhatikan ketiga faktor tersebut ketika melakukan penerapan pada data empirik. Selanjutnya, berdasarkan tingkat akurasi model diperoleh kesimpulan bahwa model seasonal AR dapat digunakan dengan baik pada berbagai data dengan ukuran contoh sebesar 84, 204, dan 504, serta memiliki persentase pencilan aditif maksimal sebesar 5% dengan besaran pencilan sama dengan ambang batas minimal yaitu 1,5k. Hasil pemodelan data empirik menunjukkan bahwa, model seasonal AR tidak selalu unggul pada setiap provinsi sehingga model terbaik pada setiap provinsi menyesuaikan dengan hasil identifikasi model beserta pengujian asumsi yang menyertai. Hasil peramalan model terbaik menunjukkan bahwa pada periode Januari 2021 – Mei 2022 harga ramalan mendekati harga aktual dengan rata-rata nilai MAPE menunjukkan angka 2,8%. Namun mulai Juni 2022 – September 2022 harga aktual melonjak naik dan memiliki selisih yang terbilang jauh dari harga ramalan sehingga dapat menjadi catatan bahwa metode SARIMA tidak memiliki performa yang baik ketika digunakan untuk melakukan peramalan jangka panjang., Big red chilli commodity is a commodity that needs serious handling because it is one of the contributors to inflation. One of the handling efforts from a statistical point of view is forecasting. Forecasting the price of big red chillies can be done using the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method because there is a seasonal pattern in the data. The SARIMA method combines various models, including the seasonal autoregressive (AR). There are problems with the big red chilli price data, namely the presence of additive outliers and the need for more availability of monthly data. An additive outlier is an outlier that gives effect to only one period in time series data. The influence of these factors can be seen more clearly if a
Keyword: seasonal time series data, outliers, seasonal AR, simulation, three-factor ANOVA

Judul: Study on EMD Method for Predicting the Price of Curly Red Chili in Indonesia.
Abstrak: Total konsumsi cabai di Indonesia mencapai 90.000 ton perbulan, dan meningkat 10-20% pada hari besar keagamaan (Bappenas 2013). Kebutuhan terhadap cabai memberikan pengaruh terhadap fluktuasi harga cabai, salah satunya cabai merah keriting. Fluktuasi harga cabai selain karena fluktuasi kebutuhan terhadap cabai, juga disebabkan fluktuasi pasokan akibat perubahan musim serta distribusi dari daerah sentra penghasil cabai (Bappenas 2013). Tingginya fluktuasi harga cabai merah keriting memberikan pengaruh yang signifikan terhadap laju inflasi di Indonesia pada waktu-waktu tertentu seperti ketika terjadi kegagalan panen dan hari besar keagamaan. Untuk mengendalikan inflasi maka ketersediaan komoditi harus dijaga agar tidak mengakibatkan kelangkaan atau memberi konsekuensi harga menjadi tinggi, sehingga diperlukan kebijakan perencanan produksi dan manajemen pola produksi cabai merah keriting di Indonesia. Upaya stabilisasi pasokan dan harga cabai ini dapat dilakukan dengan mengetahui karakteristik dasar dari pergerakan harga serta peramalan yang tepat terhadap harga cabai merah keriting. Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) adalah suatu metode dekomposisi yang mampu mentransformasi serangkaian fungsi waktu dari suatu sinyal data menjadi sejumlah sub-sinyal yang mencerminkan keadaan fisik yang dimilikinya, sehingga sesuai dengan data harga cabai dipengaruhi banyak faktor. EEMD dikembangkan oleh Wu dan Huang (2005) menggunakan pendekatan ensemble untuk memperoleh sejumlah Intrinsic Mode Function (IMF) dan sisaan. Dalam penerapannya, proses merata-ratakan untuk memperoleh IMFs akhir pada EEMD mengganggu keortogonalan IMFs akhir. Untuk itu, Wijayanto et al. (2015) melakukan modifikasi sebagai upaya memperoleh komponen hasil dekomposisi yang saling ortogonal dengan memanfaatkan prinsip penggerombolan berhirarki. Data hasil dekomposisi dapat digunakan untuk memprediksi data awal dengan melakukan prediksi terhadap masing-masing komponen hasil dekomposisi, kemudian menjumlahkan semua hasil prediksi tersebut. Untuk memperoleh hasil prediksi digunakan metode ARIMA dan trend polinomial. Penelitian ini bertujuan untuk menelaah perilaku harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia periode 1 Januari 2008 – 10 Mei 2015 dan mengkaji kestabilan hasil peramalan menggunakan ARIMA terhadap IMFs, serta peramalan dengan trend polinomial terhadap komponen sisaan hasil dekomposisi menggunakan metode EEMD dan EEMD yang dimodifikasi. Telaah terhadap harga cabai merah keriting di Indonesia yang dilakukan menggunakan EEMD yang dimodifikasi menghasilkan 4 IMFs dan sisaan. IMF3 merupakan komponen hasil dekomposisi yang memiliki korelasi paling tinggi yaitu 0.78. Persentase rasio ragam juga menunjukkan bahwa IMF3 memberikan kontribusi sebesar 42.1% terhadap harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa faktor musim dan musim tanam merupakan faktor yang paling mempengaruhi perilaku harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia. Kejadian-kejadian berperiode 0.5 tahunan ini dapat mempengaruhi perubahan harga dengan penurunan hingga Rp 10.000,- dan kenaikan harga mencapai Rp 20.000,-. Kebaikan suatu peramalan sangat bergantung pada deret data testing yang digunakan untuk evaluasi kebaikan model, sehingga dilakukan variasi pembagian data training dan data testing yakni 95:05, 90:10, 85:15, 80:20, 90:5, 85:10, 80:15, 85:5 dan 80:10 untuk melihat kestabilan nilai peramalan terhadap data yang telah di dekomposisi. Data training didekomposisi menggunakan EEMD dan EEMD yang dimodifikasi kemudian IMF hasil dekomposisi di prediksi menggunakan model Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan sisaannya menggunakan trend polinomial. Kebaikan peramalan dilihat menggunakan Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Pada data training, data hasil dekomposisi menggunakan metode EEMD yang dimodifikasi mampu memberikan model ARIMA dan trend polinomial yang lebih baik pada penggunaan 80%
Keyword: ARIMA, EEMD, Modified EEMD, Polynomial trend, Chili price, Intrinsic mode function, EEMD method

Judul: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: