Judul: Perbandingan Model Seasonal ARIMA (SARIMA) dan Seasonal ARIMAX (SARIMAX) untuk Memprediksi Curah Hujan Kabupaten Bogor
Abstrak: Perubahan iklim yang dapat menyebabkan terjadinya perubahan siklus hidrologi berupa peningkatan suhu dan kelembaban udara yang secara langsung berdampak pada curah hujan dan memicu terjadinya bencana hidrometeorologi, seperti banjir yang terjadi di Indonesia, salah satunya pada Kabupaten Bogor. Dampak negatif tersebut memerlukan mitigasi dengan melakukan analisis prediksi curah hujan, antara lain menggunakan model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan SARIMA with exogenous factors (SARIMAX). Adapun tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan kinerja model SARIMA dan SARIMAX yang terbentuk serta melakukan prediksi selama 10 bulan ke depan dengan menggunakan model terbaik yang dipilih. Data yang digunakan sebagai peubah endogen adalah intensitas curah hujan bulanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SARIMAX(0,1,1)(1,1,1)12 dengan faktor eksogen berupa rataan bulanan dalam kelembaban udara, lama penyinaran matahari, dan suhu udara menunjukkan model terbaik pada penelitian ini. Model tersebut dibentuk dengan menggunakan 70% data latih dan 30% data uji yang menghasilkan MAPE sebesar 17.98% dengan korelasi model aktual dan prediksi sebesar 0.872., Climate change can cause changes in the hydrological cycle with an increase of temperature and humidity which directly affects rainfall and triggers hydrometeorological disasters, such as floods that occur in Indonesia, which one is Bogor Regency. Due to these negative impacts, it is necessary to mitigate by analyzing rainfall predictions, for example using the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) and SARIMA with exogenous factors (SARIMAX) models. The purpose of this research is to compare the model performance of the SARIMA and SARIMAX models and to make predictions for the next 10 months using the best model. The data used as endogenous variable is monthly rainfall intensity. The results showed that the SARIMAX(0,1,1)(1,1,1)12 model with exogenous factors such as monthly averages in air humidity, long exposure sunlight, and air temperature showed the best model in this research. The model was formed using 70% training data and 30% test data which resulted in a MAPE of 17.98% with a correlation of actual and predicted models of 0.872.
Keyword: predictions, rainfall, SARIMA, SARIMAX

Judul: Studi Komparatif model ARIMA dan Fuzzy Time Series untuk meramalkan data curah hujan bulanan. (Studi kasus: Kota Bogor -Indonesia).
Abstrak: Salah satu masalah utama dalam pengelolaan sumber daya air adalah peramalan curah hujan. Dengan mempertimbangkan efek curah hujan terhadap sumber daya air, prediksi curah hujan yang lebih akurat akan memungkinkan pemanfaatan sumber daya air dan pembangkit listrik secara efisien. Di sisi lain, iklim dan curah hujan adalah fenomena yang sangat tidak linier dan rumit, yang membutuhkan pemodelan dan simulasi matematika non-linear untuk prediksi yang akurat. Ada banyak faktor yang mempengaruhi curah hujan di kota Bogor- Indonesia, seperti posisi geografis, topografi dan faktor lainnya. Terjadinya curah hujan adalah salah satu elemen paling kompleks dari siklus hidrologi yang pemahamannya telah mengalami sejumlah besar perubahan ruang dan waktu. Keragaman curah hujan mempengaruhi banyak kegiatan termasuk produksi pertanian, transportasi, seluruh ekonomi suatu daerah, dan keberadaan penduduknya. Analisis deret waktu memainkan peran penting dalam memodelkan data meteorologi seperti kelembaban, suhu, curah hujan dan variabel iklim lainnya. Peramalan deret waktu adalah penggunaan model untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan nilai sebelumnya. Tujuan umum dari analisis deret waktu adalah mengekstrapolasi perilaku masa lalu ke masa depan. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan dua jenis pemodelan time series untuk diprediksi dengan data simulasi yang direpresentasikan menggunakan model ARMA (1,1). Data simulasi dihasilkan menggunakan 16 skenario sebagai kombinasi dari 4 nilai 𝜎����������𝑒���������� 2 (0.5, 1, 3, 5) dengan 4 nilai parameter ARMA. Tujuan lain dari penelitian ini adalah untuk membandingkan akurasi model ARIMA dan Fuzzy Time Series (Chen dan Yu) dalam memperkirakan data curah hujan bulanan dari masing-masing dari dua stasiun curah hujan yang ditemukan di Kota Bogor. 0oUntuk mengevaluasi kinerja model-model ini, parameter statistik digunakan untuk membuat perbandingan antara model-model ini. Parameter ini termasuk Root Mean Square Errors (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Kumpulan data yang telah digunakan dalam penelitian ini meliputi pengukuran bulanan untuk curah hujan dari tahun 2009 hingga 2016 (96 bulan) untuk pos hujan Empang dan stasiun klimatologi Dramaga yang ditemukan di kota Bogor, Indonesia. Model dilatih dengan data curah hujan bulanan untuk setiap stasiun curah hujan selama tujuh tahun. Kinerja model dievaluasi dengan menggunakan 12 bulan data. Model yang berbeda dan ukuran statistiknya ditentukan untuk setiap stasiun dan juga menggunakan studi simulasi. Kami telah menunjukkan diagram prakiraan yang diperoleh yang secara grafis menggambarkan kedekatan antara pengamatan asli dan yang diperkirakan. Hasil numerik dari penelitian ini menunjukkan bahwa dalam studi simulasi model chen lebih baik daripada model ARMA dan Yu karena nilai RMSE dan MAPE untuk metode ini memiliki nilai bias yang lebih rendah jika dibandingkan dengan metode lain, hal ini disebabkan karena model Yu mengandung nilai bias yang lebih tinggi. Statistik sekitar 11.44 saat varians error menjadi tinggi 𝜎����������𝑒���������� 2= 5 untuk parameter ARMA ф = 0.9 dan θ = 0.6 maka metode lain. Di sisi lain untuk penerapan data curah hujan, pos hujan Empang menunjukkan bahwa model Chen merupakan model terbaik untuk digunakan memperkirkan curah hujan karena RMSE dan MAPE memiliki nilai yang kecil masing-masingnya adalah 142.340 dan 43.184 jika dibandingkan dengan model lainnya. Sementara untuk stasiun klimatologi Dramaga terlihat bahwa model ARIMA merupakan model terbaik digunakan untuk memperkirakan curah hujan di daerah ini karena nilai terkecil RMSE dan MAPE masing-masing adalah 142.500
Keyword: ARIMA, Bias, Fuzzy Time Series, MAPE, Curah Hujan, RMSE

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: