Judul: Analisis Harga Daging Sapi Menggunakan Ensemble Empirical Mode Decomposition.
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu sumber protein hewani yang diperlukan bagi tubuh. Seiring dengan peningkatan jumlah penduduk, pendapatan, serta kesadaran akan pentingnya protein hewani maka permintaan terhadap daging sapi juga semakin meningkat. Konsumsi daging sapi nasional mengalami peningkatan setiap tahunnya dengan pertumbuhan sebesar 6.24%. Peningkatan populasi sapi potong dan produksi daging belum mencukupi konsumsi daging yang meningkat setiap tahun sehingga ketersediaan daging sapi di dalam negeri dipenuhi dari produksi lokal dan impor. Permintaan daging sapi yang terus meningkat menyebabkan senjang produksi dan konsumsi bertambah besar. Permintaan daging sapi meningkat pada hari-hari besar keagamaan seperti Ramadhan, Idul Fitri, dan Idul Adha. Hal ini menyebabkan terjadinya kenaikan harga. Harga yang tinggi merupakan permasalahan penting yang menjadi perhatian pemerintah karena berpengaruh terhadap daya beli masyarakat dan upaya stabilisasi harga dapat menjadi indikator kinerja pemerintah. Oleh karena itu, penting untuk mempelajari perilaku harga daging sapi. Penelitian ini bertujuan menganalisis perilaku harga daging sapi dengan metode dekomposisi dan melakukan peramalan harga daging sapi dengan model EEMD-ARIMA. Penelitian ini menggunakan metode Ensemble Emprical Mode Decomposition (EEMD) untuk mendekomposisi data harga daging sapi. Hasil dekomposisi data tersebut selanjutnya digunakan untuk melakukan peramalan harga daging sapi dengan dengan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). EEMD menghasilkan 6 Intrinsic Mode Function (IMF) dan sisaan IMF. IMF dapat menggambarkan karakteristik fluktuasi data sehingga dapat dijelaskan makna ekonominya. Sisaan IMF merupakan komponen yang memberikan kontribusi terbesar yaitu 98.55% terhadap ragam data harga yang berarti harga daging sapi dipengaruhi oleh tren jangka panjangnya. Hal ini sesuai dengan tren sisaan IMF yang searah dengan pergerakan harga daging sapi. Berdasarkan hasil EEMD, kenaikan harga daging sapi terjadi karena beberapa faktor diantaranya: hari besar keagamaan terutama bulan Ramadhan dan hari raya Idul Fitri, kebijakan impor, nilai tukar rupiah, harga BBM, dan hal-hal lainnya yang berpengaruh dalam jangka panjang. Peramalan harga mingguan daging sapi diperoleh dengan menjumlahkan komponen IMF dan sisaan IMF. Model EEMD-ARIMA menghasilkan peramalan dengan nilai MAPE sebesar 0.42%. Nilai ini lebih kecil dibanding hasil peramalan menggunakan model ARIMA dengan nilai MAPE sebesar 0.46%. Walaupun nilai MAPE yang diperoleh kecil, namun perlu kehati-hatian dalam melakukan peramalan harga daging sapi terutama pada jangka waktu yang relatif panjang. Peramalan dalam jangka panjang akan membuat ragam dugaan bertambah besar karena banyak faktor yang mempengaruhi, sehingga bisa membuat hasil peramalan menjadi tidak rasional.
Keyword: arima, dekomposisi, harga daging sapi, peramalan

Judul: Analisis Harga Daging Sapi Menggunakan Ensemble Empirical Mode Decomposition
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu sumber protein hewani yang diperlukan bagi tubuh. Seiring dengan peningkatan jumlah penduduk, pendapatan, serta kesadaran akan pentingnya protein hewani maka permintaan terhadap daging sapi juga semakin meningkat. Konsumsi daging sapi nasional mengalami peningkatan setiap tahunnya dengan pertumbuhan sebesar 6.24%. Peningkatan populasi sapi potong dan produksi daging belum mencukupi konsumsi daging yang meningkat setiap tahun sehingga ketersediaan daging sapi di dalam negeri dipenuhi dari produksi lokal dan impor. Permintaan daging sapi yang terus meningkat menyebabkan senjang produksi dan konsumsi bertambah besar. Permintaan daging sapi meningkat pada hari-hari besar keagamaan seperti Ramadhan, Idul Fitri, dan Idul Adha. Hal ini menyebabkan terjadinya kenaikan harga. Harga yang tinggi merupakan permasalahan penting yang menjadi perhatian pemerintah karena berpengaruh terhadap daya beli masyarakat dan upaya stabilisasi harga dapat menjadi indikator kinerja pemerintah. Oleh karena itu, penting untuk mempelajari perilaku harga daging sapi. Penelitian ini bertujuan menganalisis perilaku harga daging sapi dengan metode dekomposisi dan melakukan peramalan harga daging sapi dengan model EEMD-ARIMA. Penelitian ini menggunakan metode Ensemble Emprical Mode Decomposition (EEMD) untuk mendekomposisi data harga daging sapi. Hasil dekomposisi data tersebut selanjutnya digunakan untuk melakukan peramalan harga daging sapi dengan dengan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). EEMD menghasilkan 6 Intrinsic Mode Function (IMF) dan sisaan IMF. IMF dapat menggambarkan karakteristik fluktuasi data sehingga dapat dijelaskan makna ekonominya. Sisaan IMF merupakan komponen yang memberikan kontribusi terbesar yaitu 98.55% terhadap ragam data harga yang berarti harga daging sapi dipengaruhi oleh tren jangka panjangnya. Hal ini sesuai dengan tren sisaan IMF yang searah dengan pergerakan harga daging sapi. Berdasarkan hasil EEMD, kenaikan harga daging sapi terjadi karena beberapa faktor diantaranya: hari besar keagamaan terutama bulan Ramadhan dan hari raya Idul Fitri, kebijakan impor, nilai tukar rupiah, harga BBM, dan hal-hal lainnya yang berpengaruh dalam jangka panjang. Peramalan harga mingguan daging sapi diperoleh dengan menjumlahkan komponen IMF dan sisaan IMF. Model EEMD-ARIMA menghasilkan peramalan dengan nilai MAPE sebesar 0.42%. Nilai ini lebih kecil dibanding hasil peramalan menggunakan model ARIMA dengan nilai MAPE sebesar 0.46%. Walaupun nilai MAPE yang diperoleh kecil, namun perlu kehati-hatian dalam melakukan peramalan harga daging sapi terutama pada jangka waktu yang relatif panjang. Peramalan dalam jangka panjang akan membuat ragam dugaan bertambah besar karena banyak faktor yang mempengaruhi, sehingga bisa membuat hasil peramalan menjadi tidak rasional.
Keyword: arima, dekomposisi, harga daging sapi, peramalan

Judul: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell