Judul: Peramalan Tingkat Inflasi di Sumatera dengan Pendekatan Fuzzy Time Series
Abstrak: Inflasi pada dasarnya merupakan tingkat perubahan Indeks Harga Konsumen (IHK). Semakin tinggi inflasi maka semakin rendah daya beli uang yang dipakai masyarakat. Inflasi memiliki peranan penting dalam perencanaan berbagai kebijakan pemerintah. Ketersediaan informasi data inflasi di masa depan menjadi suatu kebutuhan dan salah satu cara untuk memenuhinya yaitu dengan peramalan. Selain ARIMA, teknik peramalan deret waktu yang juga semakin berkembang yaitu regresi time series dan fuzzy time series (FTS). Tujuan penelitian ini adalah mempelajari karakteristik peramalan FTS Stevenson-Porter-Cheng menggunakan data simulasi yang dibangkitkan mengikuti model AR(1). Data simulasi dibangkitkan menggunakan 9 skenario sebagai kombinasi 3 nilai (0.5, 1, 3) dan 3 nilai parameter 𝜙��������1 (0.3, 0.5, 0.7). Tujuan lain dari penelitian ini adalah membandingkan keakuratan model ARIMA, regresi time series, dan FTS Stevenson-Porter-Cheng dalam peramalan inflasi di kota Pangkal Pinang dan Banda Aceh. Peramalan inflasi menggunakan dua pendekatan input yaitu inflasi langsung dan melalui IHK. Inflasi yang digunakan adalah inflasi tahun ke tahun. Pemilihan contoh didasarkan pada nilai rataan inflasi tertinggi dan terendah di Sumatera selama periode Januari 2009 hingga Desember 2016. Peramalan data simulasi dengan ARIMA menghasilkan nilai ragam MAPE dan MSE masing-masing berkisar antara 2.768 – 48.8973 dan 0.0634 – 15.7633. Sementara peramalan FTS Cheng dan FTS Cheng2 menunjukkan hasil yang lebih stabil dengan nilai ragam MAPE dan MSE masing-masing berkisar antara 2.2498 – 43.4316 dan 0.0712 – 2.9648. Selain itu, semakin besar parameter 𝜙��������1 maka nilai MAPE dan MSE peramalan dengan FTS SP Cheng dan FTS SP Cheng2 akan semakin mendekati hasil FTS Cheng dan FTS Cheng2. Peramalan data training inflasi kota Pangkal Pinang memperlihatkan regresi time series dengan input IHK menghasilkan nilai MAPE terkecil yaitu 12.2302. Sementara peramalan dengan nilai MSE terkecil dihasilkan dari metode ARIMA musiman yaitu sebesar 0.9936 juga dengan input IHK. Peramalan data testing inflasi kota Pangkal Pinang menunjukkan FTS SP Cheng2 dengan input inflasi langsung menghasilkan nilai MAPE terkecil sebesar 11.8392. Sedangkan metode regresi time series dengan input inflasi langsung menghasilkan nilai MSE terkecil sebesar 0.8188. Secara umum, peramalan langsung inflasi kota Pangkal Pinang akan lebih baik menggunakan FTS SP Cheng2 dan regresi time series. Sedangkan peramalan inflasi melalui IHK akan lebih baik menggunakan FTS SP Cheng dan ARIMA musiman. Peramalan data training inflasi kota Banda Aceh memperlihatkan metode regresi time series dengan input IHK menghasilkan nilai MAPE dan MSE terkecil masing-masing sebesar 25.8943 dan 0.4204. Sementara untuk peramalan data testing inflasi kota Banda Aceh menunjukkan ARIMA musiman dengan input inflasi menghasilkan nilai MAPE dan MSE terkecil masing-masing sebesar 18.1758 dan 0.31. Secara umum, peramalan langsung inflasi kota Banda Aceh akan lebih baik menggunakan ARIMA musiman. Sedangkan pada peramalan inflasi melalui IHK akan lebih baik menggunakan regresi time series.
Keyword: ARIMA, IHK, fuzzy time series Cheng, inflasi, regresi, Stevenson Porter

Judul: Pemodelan GSTAR dan GSTAR-X untuk Peramalan Inflasi pada Empat Kota di Sumatera Utara
Abstrak: Inflasi menjadi salah satu indikator makro ekonomi yang menggambarkan stabilitas perekonomian suatu negara. Pentingnya menjaga kestabilan inflasi sehingga pemerintah pusat membentuk Tim Pengendali Inflasi di Daerah (TPID). Pada pelaksanaannya TPID menemukan beberapa permasalahan penyebab ketidakstabilan inflasi. Penyebab ketidakstabilan itu antara lain kebijakan ekonomi pemerintah yaitu menaikkan/menurunkan harga bahan bakar minyak dan pajak, keterbatasan produksi bahan makanan, keterbatasan alat transportasi, keterbatasan distribusi dan struktur pasar yang kurang efisien. Sumatera Utara merupakan salah satu provinsi yang besar di Indonesia. Provinsi Sumatera Utara merupakan provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak di luar Pulau Jawa yaitu sekitar 13 juta jiwa. Selain itu, Sumatera Utara merupakan provinsi dengan jumlah kabupaten/kota ketiga terbanyak setelah Jawa Timur dan Jawa Tengah, yaitu 33 kabupaten/kota. Ada empat kota inflasi di Sumatera Utara yaitu Medan, Siantar, Sibolga dan Sidempuan. Peramalan inflasi menjadi hal yang penting dalam mengambil kebijakan, sehingga beberapa peneliti telah melakukan kajian mengenai peramalan inflasi sebagai subjek penelitiannya. Salah satu pemodelan untuk peramalan inflasi yang telah dikaji oleh beberapa peneliti adalah pemodelan GSTARMA. Pemodelan ini dapat meramalkan inflasi secara simultan dengan mengikutsertakan pengaruh spasial didalam modelnya. Dalam perkembangannya, GSTARMA tidak hanya dipengaruhi oleh waktu dan spasial saja tetapi terdapat pengaruh peubah eksogen didalam model yang disebut pemodelan GSTARMA-X. Penelitian ini akan mengkaji peramalan inflasi dengan menggunakan GSTARMA dan GSTARMA-X. Peubah eksogen yang digunakan pada pemodelan GSTARMA-X ada 3 (tiga). Peubah eksogen pertama (D1) merupakan peubah boneka berupa variasi kalender pada bulan diterapkannya kebijakan ekonomi pemerintah menaikkan harga BBM, TDL, ELPIJI. Peubah eksogen kedua (D2) merupakan peubah boneka berupa variasi kalender pada bulan diterapkannya kebijakan ekonomi pemerintah menurunkan harga BBM, TDL, ELPIJI. Sementara itu, peubah eksogen ketiga (X3) merupakan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Matriks pembobot yang digunakan pada penelitian ini adalah matriks pembobot invers jarak dan korelasi silang. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan model GSTARMA dengan GSTARMA-X kemudian memilih model terbaik antara GSTARMA dan GSTARMA-X berdasarkan rata-rata AIC dan RMSEp terkecil. Pada penelitian ini data yang digunakan berupa data sekunder yaitu data inflasi pada empat kota di Sumatera Utara dan data nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Data inflasi berasal dari publikasi BPS Sumatera Utara dan data nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika berasal dari publikasi Kementerian Perdanggangan Republik Indonesia. Data inflasi pada empat kota meliputi Kota Medan, Siantar, Sibolga dan Sidempuan. Data yang digunakan berupa data bulanan dari Januari 2008 hingga Desember 2016. Hasil penelitian menunjukkan bahwa inflasi tertinggi dan terendah terjadi di Kota Sibolga. Inflasi tertinggi adalah 3.78 persen sedangkan inflasi terendah atau yang sering disebut deflasi adalah -2.43 persen. Koefisien korelasi antar lokasi penelitian cukup besar yaitu 0.7, signifikan dan bernilai positif. Korelasi tertinggi terjadi antara Kota Medan dan Kota Siantar yaitu 0.79. Sementara itu, korelasi terendah terjadi antara Kota Sidempuan dengan Kota Siantar yaitu 0.70. Grafik dan uji ADF pada penelitian ini menunjukkan bahwa data inflasi pada empat kota telah stasioner pada rataan dan ragam. Identifikasi awal untuk penentuan orde waktu pada pemodelan GSTARIMA adalah menentukan model ARIMA terbaik pada setiap lokasi. Model ARIMA yang digunakan pada penelitian ini adalah model ARMA karena data yang digunakan sudah stasioner pada level. Kriteria model ARMA yang terbaik
Keyword: AIC, GSTAR, inflasi, RMSEp

Judul: The Effect Cassava Leaves Meal in The Diets on Body Weigbt, Percentage of Digestive Tract and Viscera of Mule Duck.
Abstrak: The mule ducks are the crossbreed between common duck females (Anas plathyrhynchos) and muscovy ducks (Cairino moschata) to improve the meat production in order to meet the animal protein requirement of the people. One of the problems in husbandry farming is highly feed cost. This problem can be solved with using highly available local sources and cheapness. Cassava leaves (Manihot esculenta Crantz) is the one local sources which can be used as an alternative feed, because it contains a rather high protein (24.1%) aud vitamin A (10,000-13,000 IU). A highly Hydrocyanide (HCN) as well as crude fiber in the cassava leaves are the limiting factors to be used as poultry diet. The ducks have more ability in digest the crude fiber than chicken. So that, using some cassava leaves in the diet does not make any problem.
Keyword: