Judul: Model VARX untuk Peramalan Inflasi Menurut Sub Kelompok Komoditi di Jakarta dengan Pendekatan TSClust sebagai Preprocessing
Abstrak: Inflasi merupakan salah satu indikator makro ekonomi yang sangat penting. Inflasi yang tinggi dan tidak stabil akan memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Untuk mengendalikan inflasi, pemerintah dan Bank Indonesia membentuk Tim Pemantauan dan Pengendalian Inflasi (TPI) di level pusat dan TPI di level daerah (TPID). DKI Jakarta yang merupakan barometer bagi perekonomian Indonesia mempunyai bobot penghitungan inflasi yang paling besar dibandingkan kota lainnya. Untuk itu diperlukan informasi mengenai pola pergerakan inflasi menurut sub kelompok komoditi, sehingga TPID Jakarta bisa mengendalikan inflasi secara lebih spesifik. Berbagai macam penelitian tentang inflasi sudah dilakukan. Setiawan (2015) melakukan penelitian tentang kajian model VARIMA dan GSTARIMA untuk peramalan inflasi bulanan. Selanjutnya Eksiandayani (2017) melakukan penelitian tentang peramalan inflasi umum dan inflasi menurut kelompok pengeluaran dengan metode hibrida ARIMAX-NN. Sugiyanto (2018) melakukan peramalan tingkat inflasi di Sumatera dengan pendekatan Fuzzy time series. Namun penelitian sebelumnya masih terbatas pada kajian terhadap inflasi umum dan inflasi menurut kelompok komoditi. Untuk itu penulis tertarik untuk meneliti dan membuat suatu model peramalan inflasi menurut sub kelompok komoditi. Inflasi menurut sub kelompok komoditi mencakup 35 jenis dan mempunyai pola pergerakan yang berbeda-beda. Untuk mempermudah dalam menentukan model yang sesuai, peneliti memanfaatkan teknik Time Series Clustering (TSClust) sebagai preprocessing sehingga akan diperoleh pola data level gerombol. Ukuran ketakmiripan yang digunakan untuk menggerombolkan inflasi dalam penelitian ini adalah jarak otokorelasi, jarak korelasi, jarak piccolo dan jarak euclid. Setelah diperoleh penggerombolan terbaik, dilakukan pemodelan ARIMA dan VAR level gerombol. Selain itu, untuk mengurangi galat model, peneliti juga memasukan peubah eksogen berupa kurs rupiah, BI rate dan beberapa peubah boneka. Model ARIMA dan VAR yang memasukkan peubah eksogen dikenal sebagai model ARIMAX dan VARX. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari empat macam ukuran ketakmiripan yang dipakai dalam menggerombolkan inflasi menurut sub kelompok komoditi, ketakmiripan terbaik yang adalah pendekatan euclid. Dengan pendekatan ini, pola pergerakan 35 inflasi menurut sub kelompok komoditi dapat dikelompokan ke dalam 4 gerombol yang berbeda. Masing-masing gerombol mempunyai pola yang berbeda, namun model VARX level gerombol mampu meramalkan 35 peubah inflasi dengan baik. Model ini mampu memprediksi inflasi menurut sub kelompok komoditi lebih baik dibandingkan model ARIMA, ARIMAX dan VAR.
Keyword: Euclid, Inflasi, Piccolo, TSClust, VARX

Judul: Pemodelan Vector Autoregressive X (VARX) untuk Peramalan Indikator Makroekonomi Indonesia dan Penanganan Variasi Waktu Berbeda dengan Interpolasi
Abstrak: Kestabilan ekonomi Indonesia dapat dilihat dari kondisi indikator makronya. Indikator tersebut misalnya laju pertumbuhan ekonomi sebesar 5.0% (2016), sedikit meningkat pada tahun 2017 menjadi 5.1%. Indikator lainnya yaitu nilai tukar rupiah terhadap US dollar pada tahun 2018 terus naik hingga bulan oktober 2018 mencapai Rp15 227. Sementara itu, inflasi tetap berada dalam kisaran sasaran pemerintah dan tercatat pada level 3.6% pada tahun 2017. Bank Indonesia (BI) meningkatkan suku bunga acuan 25 basis poin sebanyak dua kali menjadi 4.75% di bulan Mei, setelah mempertahankan suku bunga tetap selama tujuh bulan berturut-turut. Keterbukaan ekonomi Indonesia serta besarnya tingkat ketergantungannya terhadap negara maju, mengakibatkan perencanaan dan pelaksanaan kebijakan moneter tidak dapat berjalan secara independen. BI dalam kebijakannya turut mempertimbangkan fluktuasi kondisi ekonomi AS. Oleh karena itu, diperlukan suatu model untuk memprediksi kondisi makroekonomi Indonesia ke depan melalui peramalan kondisi perekonomian mendatang melalui indikator-indikator yang berpotensi menentukan naik turunnya kondisi perekonomian seperti kondisi pertumbuhan ekonomi, suku bunga SBI, inflasi, serta nilai tukar rupiah terhadap dollar. Analisis yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi adalah analisis runtun waktu. Model Vector Autoregressive X (VARX) merupakan model runtun waktuuntuk memodelkan beberapa peubah endogen yang saling berhubungan dipengaruhi waktu sebelumnya dan terdapat peubah eksogen yang mempengaruhi peubah endogen tersebut. Penanganan data yang memiliki variasi waktu yang berbeda pada analisis runtun waktu dapat dilakukan pendekatan menggunakan metode interpolasi. Penelitian ini membahas penanganan data yang memiliki variasi waktu yang berbeda (misal, data peubah yang tersedia dalam bentuk triwulan namun data peubah yang diinginkan adalah bulanan) dalam hal ini peubah PDB dalam series triwulan, sedangkan lima peubah lainnya menggunakan series bulanan, padahal dalam analisis multivariat kondisi data peubah harus sama, maka dilakukan suatu pendekatan untuk menurunkan data peubah bulanan dari data peubah triwulan dengan menggunakan metode interpolasi. Oleh sebab itu sebelum melakukan analisis VARX penulis melakukan interpolasi data peubah PDB dari triwulan menjadi bulanan dengan interpolasi. Setelah data siap olah, maka dilakukan pemodelan VARX terhadap nilai tukar, pertumbuhan ekonomi (PDB), suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI), dan inflasi sebagai peubah endogen serta suku bunga AS (FFR) dan inflasi AS sebagai peubah eksogen. Selanjutnya model VARX yang terbaik digunakan untuk memprediksi nilai tukar, pertumbuhan ekonomi (PDB), suku bunga SBI, dan inflasi periode mendatang. Hasil simulasi diperoleh nilai MAPE untuk metode interpolasi cubic spline sebesar 4.53, sedangkan untuk metode interpolasi linier diperoleh nilai MAPE sebesar 4.81. Kedua nilai ini kurang dari 10% maka disimpulkan bahwa metode interpolasi cubic spline dan interpolasi linier mempunyai kemampuan interpolasi yang sangat baik. Jadi, metode interpolasi yang digunakan peneliti untuk menaksir nilai bulanan peubah PDB berdasarkan nilai MAPE terkecil adalah interpolasi cubic spline. Berdasarkan Evaluasi hasil model VARX dilakukan dengan menghitung nilai MAPE secara keseluruhan untuk ramalan data testing peubah Nilai Tukar Rupiah/NTR ( 𝑌�������1) , Inflasi ( 𝑌�������2), Produk Domestik Bruto/PDB ( 𝑌�������3), dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia/SBI (𝑌�������4) secara bersama-sama sebesar 8.58%. Nilai MAPE tersebut kurang dari 10%, sehingga disimpulkan bahwa model VARX(4,0) mempunyai kemampuan peramalan yang sangat baik. Sehingga model VARX(4,0) dapat digunakan untuk peramalan NTR, Inflasi, Suku Bunga SBI dan PDB pada periode mendatang.
Keyword: interpolasi cubic spline, interpolasi linier, makroekonomi Indonesia vector autoregressive x (VARX)

Judul: Detoxification of Cassava’s Acid Hydrolyzate by Activated Carbon Method for Bioethanol Production
Abstrak: Cassava is one of natural resources for carbohydrate that also available for bioethanol production. Starch and fibers hydrolysis maybe conducted on acid condition. The restriction in acid hydrolysis is 5-hydroxymethyl furfural (HMF) and furfural formation, which inhibit yeast fermentation. This study applied two stages of detoxification, which are overliming and activated carbon adsorption methods for lowering HMF and furfural concentrations. In order to obtain tolerable amount in sugar solution, detoxification by activated carbon adsorption was done by concentration of 1%, 2.5%, 5% and 10% and duration of contact are 30 45 and 60 minutes. The results showed that overliming method decreased HMF and furfural concentrations 34.38% and 60.81%, respectively. Overliming followed by 5% activated carbon adsorption for 30 minutes produced the best sugar solution which has a lower HMF and furfural concentrations by 72.03% and 89.11%, respectively. Adsorption constants of HMF and furfural by 5% activated carbon were 0.044 g/min and 3,7 x 10-5 g/min, respectively. The concentration of ethanol produced was 5.00% (b/v) or 63.22% higher than obtained from detoxification by neutralization (NH4OH) which produced ethanol only 3.06%.
Keyword: