Judul: Pengembangan Model Deret Waktu dengan Analisis Gerombol (Studi Kasus: Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) Utama Tanaman Pangan di Indonesia
Abstrak: Pemodelan data deret waktu dengan objek pengamatan cukup banyak dapat dilakukan salah satunya dengan memodelkan setiap objek pengamatan secara satu persatu. Akan tetapi, semakin banyak objek yang digunakan menyebabkan proses pemodelan secara satu persatu menjadi tidak efisien. Proses pemodelan dapat menjadi lebih efisien dengan melakukan penataan objek pengamatan yang cukup banyak kedalam bentuk gerombol-gerombol objek pengamatan. Penggerombolan objek pengamatan dapat diterima apabila presisi nilai prediksi dan ramalan yang diperoleh sama baiknya dengan pemodelan yang dilakukan secara satu persatu. Tujuan penelitian ini adalah (1) Melakukan pemodelan dan peramalan proporsi luas serangan Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) utama tanaman pangan di Indonesia; (2) Melakukan analisis gerombol proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan di Indonesia dan kemudian melakukan pemodelan dan peramalan pada masing-masing gerombol; dan (3) Mengkaji evaluasi hasil prediksi dan ramalan pemodelan proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan di Indonesia yang dilakukan secara satu persatu dan dengan penggerombolan. Pemodelan dilakukan menggunakan time series regression model. Metode penggerombolan menggunakan agglomerative hierarchical clustering dengan jarak euclidian, autocorrelation dan piccolo. Pemodelan dan peramalan setelah penggerombolan dilakukan menggunakan prototype median pada masing-masing gerombol. Hasil pemodelan dan peramalan pada proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan yang diperoleh dapat digunakan sebagai indikator kedatangan populasi OPT utama dan/atau menjelaskan besaran nilai proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan yang sebenarnya. Penggerombolan berdasarkan kesamaan pola serangan menunjukkan bahwa proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan dapat dibagi kedalam empat gerombol yaitu (1) pola data serangan mengikuti pola musiman; (2) pola musiman dan memiliki pencilan; (3) pola pada tahun 2010-2011 lebih kecil dari pada tahun-tahun lainnya; dan (4) pola pada tahun 2010-2011 lebih kecil dari pada tahun-tahun lainnya akan tetapi mengandung pencilan. Pemodelan dan peramalan proporsi luas serangan OPT utama tanaman pangan dengan penggerombolan akan memberikan efisiensi dalam proses pemodelan karena hasil ramalan yang diperoleh sama baiknya dengan apabila pemodelan dilakukan secara satu per satu. Akan tetapi, prediksi terhadap proporsi luas serangan tidak lebih baik sehingga memungkinkan hasil prediksi yang diperoleh hanya berperan sebagai indikator kedatangan populasi OPT utama tanaman pangan.
Keyword: Deret Waktu, OPT, Penggerombolan, Peramalan, Tanaman Pangan

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

Judul: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: