Judul: Perbandingan Metode Bayesian Tak Langsung Dan Box- Jenkins Dalam Pengidentifikasian Ordo Proses Regresi Diri Pada Data Deret Waktu
Abstrak: Model regresi diri (autoregressive) yang dinotasikan dengan AR(p) banyak digunakan untuk pemodelan data deret waktu di berbagai bidang studi seperti ekonomi, pertanian, teknik, dan lingkungan. Tahapan yang sangat penting dalam pemodelan adalah pada tahap awal yaitu mengidentifikasi ordo p dari model autoregresive. Metode yang sering digunakan adalah metode Box-Jenkins yaitu mencocokkan fungsi korelasi diri (ACF) yang didapatkan dari data dengan teori ACF untuk model AR(p), kemudian model terbaik didapatkan dengan melihat nilai Akaike’s Information Criterion (AIC) terkecil dari beberapa kandidat model. Metode lain yang dikembangkan adalah metode Bayesian tak langsung dengan mengombinasikan fungsi kemungkinan dan dua prior yaitu prior natural-conjugate dan prior Jeffrey untuk mendapatkan sebaran posterior dari koefisien AR(p). Metode Box-Jenkins dan Bayesian tak langsung dievaluasi melalui studi simulasi dengan melihat persentase keakuratan dari proses pemilihan ordo model AR(p). Pada hasil simulasi didapatkan bahwa metode Bayesian tak langsung lebih efektif untuk menentukan ordo AR ketika ukuran amatan cukup besar minimum 300 amatan. Pada data aplikasi, suhu rata-rata di Kabupaten Lampung Utara diamati dalam kurun waktu 2 tahun yaitu dari periode 1 Januari 2013 sampai 31 Desember 2014 sehingga terdapat 730 amatan. Oleh karena itu, metode Bayesian tak langsung lebih baik digunakan untuk mengidentifikasi ordo model AR pada data suhu ratarata di Kabupaten Lampung Utara dan model yang tepat adalah AR(3).
Keyword: Autoregressive, Box-Jenkins, Bayesian tak langsung.

Judul: Kajian Perbandingan ARIMA, ARIMAX, dan SARIMA Berdasarkan Data Simulasi.
Abstrak: Data deret waktu merupakan serangkaian pengamatan berdasarkan urutan waktu yang memiliki korelasi dengan variabel itu sendiri yang dikenal dengan regresi diri. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan kajian perbandingan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Autoregressive Integrated Moving Average Exogenous (ARIMAX), dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), pada data dengan tren deterministik dan pola berulang aditif. Rataan uji akurasi Akaike’s Information Criterion (AIC) pada set data dengan parameter beta yang kecil maupun besar, menunjukkan bahwa 66.67% menyatakan SARIMA lebih baik digunakan pada data. Rataan Bayesian Information Criterion (BIC) menyatakan 100% bahwa SARIMA lebih tepat digunakan dibandingkan dengan ARIMA dan ARIMAX. Persentase dalam setiap set data juga menunjukkan bahwa SARIMA adalah model terbaik untuk data dengan tren deterministik dan pola berulang aditif.
Keyword: ARIMA, ARIMAX, SARIMA, simulasi

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: