Judul: Agricultural Production Modeling using seasonal ARIMA
Abstrak: Pertanian menjadi sektor yang sangat penting dalam perekonomian banyak negara, termasuk Thailand. Karena itu, perlu ada suatu asuransi pertanian. Salah satu hal yang perlu diperhatikan dalam asuransi pertanian adalah meramalkan produksi pertanian agar perusahaan asuransi pertanian dapat menentukan premi, dan manfaat di masa yang akan datang. Pemodelan data deret waktu harus sesuai dengan karakteristik data yang dimiliki. Karakteristik data di Thailand tahun 2010-2018 memiliki pola musiman yang berulang setiap 12 bulan, sehingga tidak bisa dimodelkan dengan ARIMA biasa. Seasonal ARIMA adalah pemodelan data deret waktu yang dapat mengatasi pengaruh musiman pada data tersebut. Untuk itu dilakukan pemodelan seasonal ARIMA pada data tersebut dengan langkah-langkah yaitu cek asumsi, identifikasi model, pendugaan parameter, evalusi model, dan terakhir melakukan peramalan beberapa bulan ke depan. Model seasonal ARIMA (2,0,0)(1,1,1)12 adalah model terbaik untuk data indeks produk di Thailand karena telah memenuhi semua asumsi. Setelah dilakukan peramalan didapat MAPE sekitar 10%., Agriculture is a very important sector in the economy of many countries, including Thailand. Therefore, an agricultural insurance is needed. One of the things that need to be considered in agricultural insurance is agricultural production forecasting so that agricultural insurance companies can determine premiums and benefits in the future. Time series modeling must be in accordance with the characteristics of the data owned. The characteristics of Thailand's agricultural production data in 2010-2018 have a seasonal pattern that repeats every 12 months, so it can't be modeled with ordinary ARIMA. Seasonal ARIMA is a time series model that can overcome seasonal effects on the data. For this reason, seasonal ARIMA modeling is carried out on the data with steps namely checking assumptions, identifying models, estimating parameters, evaluating models, and finally forecasting the next few months. ARIMA seasonal Model (2,0,0)(1,1,1)12 is the best model for product index data in Thailand because it meets all assumptions. After forecasting, MAPE is obtained at around 10%.
Keyword: agriculture insurance, agriculture production, forecasting, seasonal ARIMA

Judul: Performance Comparison of ARIMA-SVM and ARIMA-NNAR Hybrid Methods on Time-Series Data Forecasting
Abstrak: Peramalan merupakan salah satu model statistik yang bertujuan untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data masa lalu. Dalam data deret waktu, ada dua tipe pola data berdasar bentuknya, yaitu linier dan nonlinier. Masing-masing tipe pola ini memiliki metode yang tepat untuk digunakan dalam peramalan. Metode berbasis statistik, seperti ARIMA dan metode pemulusan, umum digunakan untuk data yang memiliki pola linier pada data deret waktu, sedangkan metode pembelajaran mesin, seperti ANN dan SVM, terbukti memiliki performa yang baik untuk data yang memiliki pola nonlinier pada data deret waktu. Jika pola data deret waktu mengandung kedua tipe pola tersebut, maka model tunggal, yaitu model berbasis statistik saja atau model berbasis pembelajaran mesin saja, kurang memiliki performa yang baik dalam meramalkan data di masa depan. Oleh sebab itu, kombinasi dari kedua model ini, atau disebut dengan metode hybrid, diperkirakan akan memiliki performa yang lebih baik dibandingkan model tunggal. Salah satu alternatif data yang dapat dilakukan untuk peramalan menggunakan metode hybrid adalah data produksi cabai rawit di Indonesia yang merupakan salah satu komoditas sektor hortikultura yang memiliki peran penting dalam pola konsumsi masyarakat, serta perekonomian Indonesia. Agar produksi cabai rawit dapat diperkirakan sebelumnya, serta untuk mengantisipasi kekurangan ketersediaan cabai rawit di masa mendatang, maka perlu bagi pemerintah untuk mengetahui bagaimana peramalan produksi cabai rawit, khususnya di enam provinsi sentra produksi, yaitu Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Jawa Barat, Provinsi Jawa Tengah, Provinsi Jawa Timur, dan Provinsi Nusa Tenggara Barat yang menyumbang sebesar 76,57 persen dari total produksi cabai rawit Indonesia. Pada penelitian ini, metode hybrid ARIMA-NNAR dan ARIMA-SVM digunakan untuk memprediksi produksi cabai rawit di keenam provinsi sentra produksi, kemudian juga dibandingkan dengan performa model tunggal yang digunakan, yaitu ARIMA, NNAR, dan SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model tunggal ARIMA telah cukup baik dalam memprediksi produksi cabai rawit pada data yang pola musimannya dengan jelas terlihat. Penambahan pemodelan dengan memasukkan sisaan dari model ARIMA (metode hybrid) dapat meningkatkan kemampuan model dalam memprediksi data meski tidak jauh dari performa model tunggal ARIMA. Namun, apabila dibandingkan secara keseluruhan, metode hybrid ARIMA-SVM memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan metode hybrid ARIMA-NNAR. Selain itu, model tunggal NNAR dan SVM menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya pada data yang menunjukkan pola tidak konsisten pada pola musimannya., Forecasting is a statistical method that aims to predict what will happen in the future based on historical data. In time series data, there are two types of data patterns based on their shape: linear and nonlinear. Each of these pattern types has an appropriate method to use in forecasting. Statistical-based methods, such as ARIMA and the smoothing methods, are commonly used for data with a linear pattern in time series data. Meanwhile, machine learning methods, such as ANN and SVM, perform well for data with a nonlinear pattern in time series data. If the time series data pattern contains both types of patterns, then a single model, a statistical or a machine learning-based model, will perform poorly in predicting future data. Therefore, combining these two models, called the hybrid method, is expected to perform better
Keyword: ARIMA-NNAR hybrid, ARIMA-SVM hybrid, cayenne pepper, linear, nonlinear

Judul: Sintesis dan uji aktivitas katalitik Fe3O4 dari campuran limbah wire plating sludge dan FeSO4 pada efisiensi pembakaran batu bara
Abstrak: Combustion catalyst is an additive added to the fuel to increase the heat energy released. Fe3O4 was the combustion catalyst used in this study, synthesized from PT Sumiden Cibinong wire plating sludge waste by coprecipitation between FeCl3 from wire plating sludge and FeSO4. Synthetic Fe3O4 was characterized by using Faurier transform infrared spectrophotometer, X-ray diffractometer, and atomic absorption spectrophotometer. The Fe2O3, Fe2O3+Fe3O4, and Fe3O4 catalysts were dispersed separately with oil, surfactant, and water. The catalyst mixed into coal having 4596 cal/g calorific value, with overall concentration of catalyst mixture in the coal was 0.01%(w/w). The combustion activity resulted by differential thermal analyzer showed an increase of combustion fficiency of 91.0% with Fe2O3 catalist, whereas addition of Fe3O4 catalyst decreased the efficiency of 55.6%.
Keyword: catalyst, coal, Fe3O4, wire plating sludge.