Judul: Pengembangan Model Peramalan Harga Beras di Pulau Sumatera dengan Menggunakan Model Generalized Space Time ARIMA.
Abstrak: Model generalized space time autoregressive integrated moving average (GSTARIMA) merupakan model data deret waktu peubah ganda yang mempunyai keterkaitan lokasi dan waktu (space time). Model GSTARIMA merupakan pengembangan dari model space time autoregressive integrated moving average (STARIMA) dengan asumsi parameter-parameter model berbeda untuk setiap lokasi sehingga model GSTARIMA lebih fleksibel dibandingkan model STARIMA. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model terbaik dan meramalkan data deret waktu harga beras pada seluruh ibukota provinsi di Pulau Sumatera dengan menggunakan model GSTARIMA. Data yang digunakan adalah data mingguan harga beras seluruh ibukota provinsi di Pulau Sumatera periode Januari 2010 sampai Desember 2017. Pembobot yang digunakan dalam penelitian ini yaitu bobot kebalikan jarak dan bobot queen contiguity. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa model terbaik adalah model GSTARIMA (1,1,0) dengan matriks pembobot queen contiguity yang mempunyai nilai mean absolute percentage error (MAPE) terkecil yaitu sebesar 1.17817 %.
Keyword: GSTARIMA, kebalikan jarak, MAPE, queen contiguity, space time

Judul: Model peramalan harga beras dengan pendekatan generalized space time (GST) (Studi kasus di Provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten)
Abstrak: Harga beras yang fluktuatif memiliki unsur keterkaitan dengan kejadian pada waktu-waktu sebelumnya. Selain itu harga beras juga dipengaruhi oleh ketersediaan stok beras di suatu lokasi. Dalam memenuhi ketersediaan tersebut, setiap lokasi membutuhkan lokasi sekelilingnya untuk menyediakan komoditas beras yang tidak dapat dipenuhi sendiri oleh lokasi yang bersangkutan. Dengan demikian harga beras tidak hanya dipengaruhi oleh waktu melainkan dipengaruhi oleh keterkaitan antar lokasi. Model Peramalan yang dapat menggabungkan unsur ketergantungan waktu dengan lokasi adalah generalized space time (GST) yang ordo waktunya didekati dengan autoregressive integreted moving average (ARIMA). Model GST merupakan pengembangan dari space time yang memiliki kelamahan yaitu mengisyarakatkan nilai-nilai parameter untuk semua lokasi sama. Model GST lebih realistis, karena pada kenyataannya lebih banyak ditemui model dengan parameter model yang berbeda untuk lokasi yang berbeda. Model GST yang didapatkan pada data harga beras provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten adalah GSTARI(3,1) dengan matriks pembobot seragam dan invers jarak. Model GST memiliki tingkat peramalan yang lebih baik daripada model ARIMA.
Keyword: ARIMA, generalized space time, rice price, space time

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: