Judul: Fitting Model pada Data Jumlah Mahasiswa Baru Institut Pertanian Bogor Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Chen dan Hsu
Abstrak: Forecasting is an activity that is carried out to predict the value of a variable in the future. The purpose of this study is to predict the number of the new students at Bogor Agricultural University using Chen’s fuzzy time series (CFTS) method and the fuzzy time series method which is described by Steven (SFTS) and to compare the two methods by looking at the error rate prediction results using the Mean Absolute percentage Error (MAPE). Fuzzy time series forecasting is a method that uses fuzzy sets as a basis for the prediction process. CFTS method and SFTS method have some differences so that the results also different. The result obtained using the CFTS method is equal to 0.96%, while that of SFTS (2013) is 2.96%. So it can be concluded that CFTS method has a smaller error rate in predicting the number of new students at Bogor Agricultural University.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), number of new students at Bogor Agricultural University, mean absolute percentage error, fuzzy time series

Judul: Penggunaan Metode Automatic Clustering Dan Fuzzy Logical Relationships Untuk Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Ipb
Abstrak: Pada tahun-tahun sebelumnya telah diterapkan metode fuzzy time series untuk prediksi jumlah mahasiswa baru IPB. Ketika digunakan metode fuzzy time series untuk prediksi, penentuan panjang interval sangat berpengaruh dalam pembentukan fuzzy relationships yang akan menentukan hasil perhitungan prediksi. Penelitian fuzzy time series sebelumnya menggunakan interval statis, yaitu panjang setiap interval dibuat sama. Pada penelitian sekarang ini diterapkan metode baru untuk prediksi menggunakan fuzzy time series dengan interval tak statis, yaitu dengan automatic clustering dan fuzzy logical relationships. Tujuan dari penelitian ini ialah memperkirakan jumlah mahasiswa baru IPB menggunakan metode automatic clustering dan fuzzy logical relationships serta membandingkan keakuratan hasil prediksi antara metode automatic clustering dan fuzzy logical relationships dengan metode fuzzy time series pada penelitian sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan prediksi jumlah mahasiswa baru IPB menggunakan metode automatic clustering dan fuzzy logical relationships memiliki tingkat akurasi lebih tinggi daripada metode fuzzy time series sebelumnya.
Keyword: automatic clustering, fuzzy logical relationships, fuzzy time series, himpunan fuzzy, prediksi

Judul: Komposit NiCu Layered Double Hydroxide sebagai Elektrokatalis Evolusi Oksigen
Abstrak: Elektrolisis air merupakan salah satu cara terbaik dalam memperoleh sumber energi yang dapat diperbarui. Salah satu reaksi yang berperan dalam elektrolisis air adalah reaksi evolusi oksigen (OER). Langkah dalam OER mencakup transfer 4 elektron sehingga secara energetika dan kinetika membutuhkan energi yang besar dan katalis untuk mempercepat reaksi. Elektrokatalis yang dikembangkan dalam penelitian ini adalah komposit NiCu layered double hydroxide (LDH) menggunakan metode kopresipitasi. Linear sweep voltammetry memberikan informasi terkait kemiringan Tafel (b) melalui plot hubungan overpotensial dan log (j). Berdasarkan ciri difraksi sinar X, NiCu LDH berhasil terbentuk dengan membandingkan sudut 2 dengan literatur. Parameter uji aktivitas katalitik pada elektrokatalis tersebut memberikan nilai kemiringan Tafel terendah (44.5 mV/dec ) dan overpotensial terendah (465.1 mV/cm2 pada j=10 mA/cm2), serta koefisien transfer muatan tertinggi (1.3359) pada nisbah 2:1 dengan medium NaOH 1.0 M.
Keyword: aktivitas elektrokimia, elektrokatalis, kopresipitasi, NiCu LDH, overpotensial