Judul: Penerapan nueral network dalam pemodelan deret waktu tingkat suku bunga sertifikat berharga Bank Indonesia (SBI)
Abstrak: Merupakan hal sangat penting untuk melakukan pemodelan deret waktu terhadap tingkat suku bunga SB!. Metode ARIMA seringkali tid,1k dapat membcrikan basil yang memuaskan terutama bila kondisi­kondisi awal (asumsi) dari data tidak terpenuhi dengan baik. Neural Network dapat dijadikan alternatif yang layak dlpertimbangkan pada pcmodelan dan peramalan data yang komplek. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kemampuan GRNN scbag:1i salah satu lipe Neural Network yang dapat diaplikasikan dalam permnalan data dcrcl waktu, dalam pemodclan tingkat suku bung.1 SBL Data yang digunakan adalah data mingguan periode Agustus 1998 sampai Agustus 2002. Dampak krisis monctcr terhadap data tingkat suku bunga SBI menyetiabkan sulit terpenuhinya syarat kehomogenan ragam dari data. Olch karcna itu digunakan dua pendekatan yaitu dengan menggunakan data secara keseluruhan (data 1) dan data stasioner (data II) untuk melihat kemampuan dari ARIMA dan GRNN dalam pemode\an dan peramalan. Pemodelan deret waktu terhadap data tcrsebut secara keseluruhan tidak berhasil menemukan model ARIMA yang dapat memenuhi asmnsi keacakan dan kenormalan sisaan. Model terbaik yang diperoleb dari pendekatan ARIMA adalah (2,2, l) yang secara lengkap dapat ditulis sebagai berikut 2,, = 2.94142,,.i -3.04642,,.2+ 0.61422,,.3 -0.16362,,.,. + Et-0.9497et.J Hasil peramalan ARIMA (2,2, 1) tidak sebaik basil pemodelannya. Berdasarkan nilai MAPE yang diperoleh, GRNN memberikan basil pemodelan dan peramalan yang lebih baik. Model GRNN yang dihasilkan dengan menggunakan data secara keseluruhan dan dam yung stasioner memberikan basil peramalan yang relatif sama. Dengan menggunakan Z..1 sebagai input optimal, nilai MAPE dari per.unalan yang dihasilkannya adalah 0.20%.
Keyword: Metode ARIMA

Judul: Evaluasi Kinerja Model Glarmax dan Arimax Dalam Peramalan Data Deret Waktu Biner
Abstrak: Data deret waktu adalah kumpulan pengamatan dari suatu objek yang diamati selama kurun waktu tertentu dalam suatu selang waktu tertentu. Model yang menggambarkan pola hubungan dari variabel yang berbentuk data deret waktu dikatakan sebagai model deret waktu. Model deret waktu terbagi menjadi dua jenis yaitu model deret waktu yang stationer dan model deret waktu yang tidak stasioner. Model deret waktu yang stasioner yaitu model AR(p), MA(q) dan ARMA(p,q). Sedangkan model deret waktu yang tidak stasioner adalah model ARI(p,d), IMA(d,q), dan ARIMA(p,d,q). Model deret waktu yang stasioner maupun yang tidak stasioner, keduanya hanya menggunakan satu variabel dalam prosesnya. Hasil peralaman dipengaruhi oleh riwayat diri sendiri pada waktu sebelumnya. Faktanya, data deret waktu tidak hanya dipengaruhi riwayat data diri sendiri pada waktu sebelumnya tapi juga bisa dipengaruhi oleh faktor lain. Oleh karena itu, berkembang model ARIMA(p,d,q) dengan tambahan variabel bebas yang dikenal dengan model ARIMAX(p,d,q). Model Autoregressive Integrated Moving Average atau ARIMAX(p,d,q) mampu melakukan peramalan nilai suatu objek dengan tambahan efek dari variabel lain yang diduga memiliki pengaruh terhadap objek yang sedang diteliti. Model deret waktu yang berkembang saat ini seperti model ARIMAX(p,d,q) adalah model yang memiliki variabel respon numerik dan mengikuti sebaran normal. Namun banyak permasalahan di lapangan yang memiliki data dengan variabel responnya berupa kategorik dan tidak mengikuti sebaran normal. Contoh kasus yang memiliki variabel respon berupa kategorik yang tidak mengikuti sebaran normal pada bidang ekonomi, misalkan ingin diketahui faktor-faktor apa yang menyebabkan suatu kredit beresiko gagal bayar (macet) dengan variabel respon yang dikategorikan sebagai ‘0’ jika tidak gagal bayar (lancar) dan ‘1’ jika gagal bayar (macet). Pada contoh kasus ini, model ARIMAX(p,d,q) tidak bisa digunakan karena variabel respon yang digunakan berupa data biner dan tidak mengikuti sebaran normal. Salah satu jenis sebaran yang dapat digunakan untuk data yang memiliki variabel respon biner adalah sebaran binomial. Beberapa pendekatan model yang dikenal dapat mengatasi data dengan variabel respon biner dan tidak mengikuti sebaran normal adalah model regresi logistik dengan fungsi hubung logit dan model regresi probit dengan fungsi hubung probit. Akan tetapi, model logistik maupun model probit tidak bisa digunakan untuk data deret waktu karena melanggar asumsi variabel yang digunakan harus saling bebas. Sedangkan data deret waktu adalah data yang tidak saling bebas. Oleh karena itu, berkembang model Generalized Autoregressive Moving Average atau GLARMA(p,q). Model GLARMA(p,q) adalah model yang menggabungkan model ARMA(p,q) dengan model regresi yang memiliki sebaran Poisson, Binomial, dan Negative Binomial. Data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah salah satu contoh data deret waktu. IHSG adalah suatu nilai indeks harga saham dari gabungan seluruh saham yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). IHSG dipengaruhi oleh beberapa faktor baik dari dalam negeri (internal) maupun dari luar negeri (eksternal). Beberapa faktor yang mempengaruhi IHSG berdasarkan penelitian sebelumnya yaitu indeks saham dari negara lain, nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing, harga minyak mentah, harga emas, inflasi, nilai ekspor-impor dan lain sebagainya. Data IHSG yang tercatat merupakan data numerik yaitu berupa indeks harga saham. Nilai IHSG sangat fluktuatif dari waktu ke waktu sehingga sangat sulit untuk memprediksi nilainya ke depan. Banyak peneliti yang telah melakukan analisis peramalan memprediksi nilai IHSG menggunakan model yang berkembang
Keyword: ARIMA, ARIMAX, binary, forecasting, GLARMAX, time series data

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: