Judul: Imputasi Data Deret Waktu Musiman Menggunakan VAR-IM (Studi Kasus: Data Cuaca Di Stasiun Meteorologi Citeko)
Abstrak: Metode imputasi univariat didefinisikan sebagai metode imputasi yang hanya menggunakan informasi dari peubah target dalam mengestimasi data hilang. Metode imputasi univariat mudah dan fleksibel dalam penggunaannya karena tidak ada peubah lain selain peubah target yang diperlukan. Meskipun begitu, metode imputasi multivariat berpotensi meningkatkan akurasi imputasi jika peubah lain relevan dengan peubah target. Banyak metode imputasi multivariat yang telah diusulkan, salah satunya adalah Vector Autoregression Imputation Method (VAR-IM). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil metode-metode imputasi berbasis VAR-IM dengan metode imputasi univariat pada data deret waktu, terutama pada data dengan lag musiman yang panjang seperti data cuaca harian. Penelitian ini mengkaji tiga metode yang dimodifikasi berdasarkan VAR-IM menggunakan simulasi dengan tiga langkah umum: penghapusan, imputasi, dan evaluasi. Tahap penghapusan dilakukan dengan enam skema berbeda, masing-masing dengan enam proporsi data hilang. Simulasi dilakukan pada data cuaca harian yang diperoleh dari Stasiun Meteorologi Citeko pada rentang 1 Januari 1991 hingga 22 Juni 2013. Penelitian ini menggunakan sembilan peubah cuaca, yaitu suhu minimum, maksimum, dan rata-rata, kelembapan rata-rata, curah hujan, lama penyinaran, kecepatan angin minimum dan maksimum, serta arah angin pada kecepatan maksimum. Hasil simulasi menunjukkan bahwa ketiga metode modifikasi VAR-IM dapat meningkatkan akurasi imputasi pada sekitar 75% kasus. Hasil simulasi juga menunjukkan bahwa hasil imputasi dari metode berbasis VAR-IM memiliki akurasi yang cenderung lebih stabil seiring dengan bertambahnya proporsi data hilang jika dibandingkan dengan hasil imputasi dari metode univariat.
Keyword: metode imputasi multivariat, VAR-IM, VARDec-IM, VARD-IM, data cuaca

Judul: Pengembangan Analisis Gerombol Berbasis Model Vector Autoregressive pada Data Deret Waktu Peubah Ganda dengan Data Hilang
Abstrak: Penggerombolan deret waktu peubah ganda berbasis model, berarti menggerombolkan individu berdasarkan kemiripan pola suatu model antar individu tersebut. Struktur data yang digunakan dalam penggerombolan individu tersebut, berdasarkan pada koefisien model yang terbentuk. Beberapa model deret waktu peubah ganda yaitu model vector autoregressive (VAR), model VAR in differences (VARD), dan vector error correction model (VECM). Dalam pemodelan data deret waktu peubah ganda sering ditemukan beberapa masalah di antaranya masalah kestasioneran dan kelengkapan data (data hilang). Selain itu, masalah data hilang juga diduga dapat menurunkan akurasi dalam penggerombolan. Oleh karena itu, permasalahan tersebut perlu ditangani sehingga penggerombolan menghasilkan gerombol dengan akurasi yang baik. Berdasarkan hal-hal tersebut maka tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu pertama, diperoleh model peramalan deret waktu peubah ganda dengan kemampuan daya forecasting yang baik pada berbagai kondisi kestasioneran. Kedua, menangani data hilang pada data deret waktu peubah ganda, dan mengembangkan metode penanganan data hilang pada data deret waktu peubah ganda. Ketiga, mengembangkan penggerombolan berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda dengan data hilang. Keempat, mengevaluasi kinerja cluster ensemble dalam pengembangan penggerombolan berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda dengan data hilang. Pada kajian kesatu (Bab III) dilakukan simulasi untuk membandingkan kinerja dari model VAR, VARD, dan VECM dalam hal kemampuan daya forecasting pada berbagai kondisi kestasioneran. Selain itu, juga dilakukan pemodelan pada data aktual. Secara keseluruhan, hasil evaluasi menunjukkan bahwa model peramalan deret waktu peubah ganda yang masih cukup baik digunakan dalam forecasting pada berbagai kondisi kestasioneran yaitu model vector autoregressive (model VAR). Model VAR (model peramalan deret waktu peubah ganda yang berkinerja masih cukup baik dalam hal forecasting di berbagai kondisi pada kajian kesatu) digunakan dalam pengembangan pada kajian kedua. Pengembangan yang dilakukan yaitu pengembangan metode penanganan data hilang berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda. Pengembangan metode penanganan data hilang pada kajian kedua (Bab IV) merupakan pengembangan dari metode VAR-IM. Metode VAR-IM merupakan suatu metode penanganan data hilang yang berbasis model VAR dan menggunakan pendekatan interpolasi linear dalam imputasi awalnya. Pendekatan tersebut dapat bekerja dengan baik ketika data bersifat linear. Hal ini menjadi keterbatasan ketika dalam data terdapat volatilitas. Berdasarkan hal tersebut dilakukan pengembangan dengan imputasi awal menggunakan moving average (MA). Selanjutnya, pengembangan metode penanganan data hilang tersebut dinamakan VAR-IMMA. Metode VAR-IMMA yaitu suatu pendekatan dalam penanganan data hilang berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda dan imputasi awal menggunakan moving average. Secara keseluruhan, hasil evaluasi perbandingan kinerja antara metode VAR-IM dan VAR-IMMA menunjukkan bahwa kinerja metode VAR-IMMA lebih baik dari kinerja VAR-IM. Hasil tersebut ditunjukkan dengan akurasi imputasi dari metode VAR-IMMA lebih baik dari akurasi metode VAR-IM. Metode VAR-IMMA (metode penanganan data hilang yang berkinerja paling baik pada kajian kedua) digunakan dalam pengembangan penggerombolan pada kajian ketiga (Bab V). Pada pengembangan ini dilakukan penggerombolan dengan penambahan imputasi data hilang menggunakan metode VAR-IMMA. Skenario data hilang yang digunakan yaitu data hilang sebesar 10% pada n kota yang terpilih secara acak (5, 10, 15, 20, dan 25 kota), dan data hilang sebesar 10% secara acak dari keseluruhan data (82 kota). Skenario penggerombolan pada kajian ini yaitu penggerombolan non ensemble dan
Keyword: cluster ensemble, data hilang, K-means, model VAR, moving average

Judul: Study of production process of xylanase from Alkalophillyc bacterium isolate grown corn cob xylane
Abstrak: Xylanase is an extracelulair enzyme which is produced by microorganism. This enzyme is able to hydrolise xylane (hemicelulose) to produce xylooligosaccharide and xylose. Thermo-alkalophillyc xylanase is an agent of pulp whitening process instead of or substitute of chlorine.
Keyword: