Judul: Aplikasi peramalan produksi dan penjualan CPO-PKO PTP nusantara IV Medan Sumatera Utara : Pendekatan dengan metode box jenkins dan metode var
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola data produksi dan penjualan CPO- PKO PTPN IV dan kemudian memproyeksikannya dengan metode ARIMA dan metode VAR. Model yang terbaik adalah model yang memiliki MSE terkecil dan sesuai dengan pola data produksi dan penjualan CPO-ΡΚΟ ΡΤΡN IV. Dari model VAR yang terbentuk dapat dilihat respon dari guncangan beberapa variabel produksi dan penjualan terhadap masing-masing variabel itu (impulse respons function).
Keyword: 

Judul: Peramalan produksi CPO PT. Socfindo Medan, Sumatera Utara
Abstrak: Berdasarkan pola data produksi CPO PT Socfindo dan nilai MSE terendah maka metode peramalan kuantitatif terbaik adalah metode ARIMA (1,1,1) (1,1,1)2. engan metode ARIMA tersebut diperkirakan produksi CPO tahun 2003 sebesar 76.800.988 Kg, jika dibandingkan dengan realisasi produksi CPO tahun 2002 besar 165.933.355 Kg maka terjadi peningkatan produksi sebesar 6,55%. Metode ARIMA memang metode terbaik dan tidak membutuhkan data dgaan jumlah TBS dalam penggunaannya. Tetapi metode ini membutuhkan terampilan dan pengetahuan dalam penggunaannya, sehingga perusahaan membutuhkan tenaga yang menguasai metode tersebut. Oleh karena itu, perusahaan dapat menggunakan metode peramalan lain dengan hasil ramalan yang tetap baik. Seperti metode Regresi atau Winter. Model Regresi yang digunakan dalam penelitian ini memiliki variabel independen jumlah TBS dan musiman, serta memiliki nilai R-Sq sebesar 99%. Nilai R-Sq sebesar 99% menandakan bahwa jumlah TBS dan musiman mampu menjelaskan produksi CPO PT Socfindo sebesar 0,99 sedangkan 0,01 dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Tetapi penggunaan metode ini membutuhkan data dugaan jumlah TBS, sehingga membutuhkan waktu yang lama dalam melakukan peramalan Metode Winter yang merupakan metode terbaik setelah ARIMA dan Regresi, sebaiknya digunakan perusahaan dalam peramalan produksi CPO. Dengan gertimbangan metode ini tidak membutuhkan data dugaan jumlah TBS dan lebih sederhana dalam penggunaannya diantara ketiga metode tersebut (ARIMA, Regresi, Winter). Metode ini juga tidak memerlukan pengolahan data kembali dengan adanya data baru, seperti metode ARIMA dan Regresi, selama konstanta pemulusan yang digunakan masih optimal. Keoptimalan suatu konstanta pemulusan dapat diketahui dengan metode Tracking Signal
Keyword: ARIMA method, CPO Production, companies

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity