Judul: Strategi Pemasaran Squalene sebagai Makanan Sehat Alami (Natural Health Food) Studi Kasus : PT Coswaytama Indomas, Jakarta
Abstrak: Squalene adalah produk makanan sehat (health food) yang diekstrak dari hati ikan hiu, terutama ikan hiu botol (Canthophorus atromarginus). Squalene bermanfaat bagi kesehatan sehingga dibutuhkan oleh orang-orang yang selalu menjaga kesehatannya. Hal ini menjadi peluang bagi perusahaan-perusahaan untuk memasarkan squalene.
Keyword: 

Judul: Kandungan squalene pada minyak hati cucut beku
Abstrak: Ikan cucut adalah salah satu komoditi perikanan yang belum banyak dimanfaatkan secara luas. Pada umumnya pe- manfaatan ikan cucut hanya terbatas pada dagingnya yang kurang bernilai ekonomis. Sedangkan pemanfaatan kulit, sirip maupun minyaknya mulai dikembangkan dalam rangka penganeka ragaman ikan cucut agar bernilai lebih ekonomis. Hati cucut selain potensial akan minyaknya dan vita- min A, juga sebagai sumber squalene dengan kadar yang cu- kup tinggi dibandingkan dengan sumber-sumber squalene da- ri komoditi lainnya. Squalene (C30H50) adalah salah satu hidrokarbon tak jenuh tinggi dengan ikatan rangkapnya yang termasuk bahan tak tersabunkan. Kegunaan squalene adalah untuk memberikan warna kilap pada sutra, untuk penyamak kulit, farmasi, kometika, pelumas dan bakterisida. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan kan- dungan squalene dalam minyak hati ikan cucut yang telah dibekukan dari tiga jenis cucut dengan tiga cara ekstrak- si. Selain itu juga untuk mempelajari penentuan tingkat kemurniannya. Hati cucut yang digunakan berasal dari tiga jenis, yaitu: cucut botol (C₁), cucut martil (C2) dan cucut an- jing (C3). Sedangkan cara ekstraksi yang dipakai adalah : ...
Keyword: 

Judul: Evaluasi Kinerja Ukuran Ketakmiripan Piccolo dan Maharaj dalam Penggerombolan Data Deret Waktu (Studi Kasus: Penggerombolan Data Curah Hujan Bulanan Provinsi Banten).
Abstrak: Pemodelan dan peramalan deret waktu dapat dilakukan pada peubahtunggal. Namun, pemodelan menjadi tidak efisien jika terdapat banyak pengamatan. Penggerombolan deret waktu adalah suatu pendekatan yang sering digunakan sebagai teknik eksplorasi untuk data yang terdiri dari banyak objek. Permasalahan utama dalam penggerombolan deret waktu adalah penentuan ukuran ketakmiripan. Ukuran ketakmiripan yang sering digunakan adalah Piccolo dan Maharaj. Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi keakuratan analisis gerombol pada data deret waktu dengan menggunakan jarak Piccolo dan Maharaj dan membangun model peramalan pada level gerombol dengan menggunakan jarak terbaik. Kajian simulasi dilakukan terhadap data deret waktu yang dibangkitkan dan memiliki 3 gerombol model deret waktu, yaitu AR (1), AR (2), dan AR (3). Setiap gerombol terdiri dari 10 objek dengan 100 waktu. Proses penggerombolan objek dilakukan dengan metode agglomerativeWard menggunakan jarak Piccolo dan Maharaj. Setiap proses dalam kajian simulasi dilakukan pengulangan sebanyak 100 kali. Evaluasi terhadap ukuran ketakmiripan Piccolo dan Maharaj adalah dengan menghitung nilai akurasi dari kedua ukuran tersebut. Pada kajian aplikasi dilakukan terhadap data curah hujan bulanan Provinsi Banten periode waktu Januari 1998 hingga Desember 2018. Langkahnya adalah dengan melakukan pemodelan ARIMA pada level individu terhadap 19 lokasi stasiun curah hujan. Pemilihan model ARIMA pada level individu adalah berdasarkan nilai AIC. Semakin kecil nilai AIC maka semakin baik model tersebut. Selanjutnya dilakukan penggerombolan hirarki dengan menggunakan metode Ward. Berdasarkan kajian simulasi metode Piccolo memiliki rata-rata nilai akurasi yaitu sebesar 70 persen. Sedangkan metode Maharaj memiliki rata-rata nilai akurasi sebesar 56 persen. Hal ini berarti bahwa metode pengelompokan hirarki menggunakan pendekatan jarak Piccolo memiliki nilai akurasi yang lebih besar daripada pendekatan jarak Maharaj. Selanjutnya ukuran jarak terbaik ini diterapkan pada penggerombolan data curah hujan Provinsi Banten yang terdiri dari 19 stasiun. Hasil penggerombolan menunjukkan bahwa gerombol optimum yang terbentuk adalah sebanyak 3 gerombol. Berdasarkan perbandingan RMSE pada level individu dan gerombol memberikan hasil yang tidak jauh berbeda.Sehingga dapat dikatakan pemodelan level gerombol layak dan efektif. Model yang digunakan untuk melakukan peramalan adalah model level gerombol. Ketiga gerombol memiliki pola yang sama yaitu pola menurun. Namun secara umum model gerombol mampu memprediksi intensitas curah hujan dengan baik.
Keyword: jarak maharaj, jarak piccolo, penggerombolan deret waktu