Judul: Evaluasi Kriteria Pemilihan Model untuk Peramalan Inflasi Komoditas Pangan Hewani dan Olahannya dengan Pendekatan TSClust
Abstrak: Isu permasalahan yang ada pada pemodelan ARIMA yaitu pada pemilihan model ARIMA terbaik. Tahapan pemodelan deret waktu yang berbasis model ARIMA (p,d,q)) memiliki tiga tahapan iteratif. Tahapan tersebut menghasilkan model ARIMAterbaik berdasarkan kriteria pemilihan model. Ada beberapa kriteria yang biasa digunakan, yaitu: Akaike’s information criterion (AIC), Akaike’s information criterion bias corrected (AICC) dan Bayesian information criterion (BIC), mean absolute percentage error (MAPE), dan root mean squared error (RMSE). Model ARIMA yang dihasilkan berdasarkan kriteria pemilihan model kadang sama atau berbeda ketika kriteria pemilihan model yang digunakan berbeda-beda. Kriteria pemilihan model dapat menghasilkan model terbaik yang berbeda-beda sehingga dapat mempersulit untuk memilih model terbaik yang akan digunakan dan tidak diketahui kriteria pemilihan mana yang memiliki ketepatan identifikasi model ARIMA yang paling baik. Disamping itu, kriteria pemilihan model juga dapat menghasilkan model yang sama sehingga harus dilakukan kajian tentang seberapa mirip antar kriteria pemilihan tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu kajian tentang karakteristik dari kriteria pemilihan model. Karakteristik yang dapat diamati dari kriteria pemilihan model tersebut adalah ketepatan dalam mengidentifikasi model dan kemiripan antar kriteria pemilihan model. Pada penelitian ini karakteristik ini akan dievaluasi dengan simulasi menggunakan kondisi data pembangkitan yang berbeda-beda. Model ARIMA(p,d,q) dapat digunakan dalam peramalan dengan pendekatan penggeromboan deret waktu (TSClust). Penggerombolan data deret waktu merupakan penggerombolan yang memperhatikan sifat dinamis dari suatu data deret waktu. Penggerombolan deret waktu dibagi menjadi tiga jenis berdasarkan penggunaan jaraknya, yaitu: raw data, feature data dan parameter model. Salah satu jarak yang berbasil model deret waktu adalah jarak Piccolo. Jarak Piccolo menggunakan model ARIMA untuk penggerombolan data deret waktu. Dari masing-masing deret waktu dibuat sebuah model ARIMA berdasarkan kriteria penentuan model terbaik. Kriteria pemilihan model yang akan digunakan adalah kriteria terbaik hasil kajian pada tahap simulasi. Data riil yang digunakan pada penelitian ini adalah data inflasi komoditas pangan hewani dan olahannya di Provinsi DKI Jakarta. Data ini diambil berdasarkan pertimbangan bahwa inflasi merupakan peristiwa yang penting dalam perekonomian nasional. Inflasi diartikan sebagai suatu kecenderungan meningkatnya harga-harga barang dan jasa secara umum dan terus-menerus. Inflasi juga merupakan salah satu indikator pengendalian ekonomi makro yang berdampak luas terhadap berbagai indikator ekonomi lainnya. Kestabilan inflasi merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan yang pada akhirnya memberikan manfaat bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Adapun tujuan penelitian ini adalah melakukan evaluasi ketepatan mengidentifikasi model ARIMA berdasarkan kriteria pemilihan model dengan simulasi, melakukan evaluasi kemiripan antar kriteria pemilihan model dengan simulasi, dan melakukan peramalan inflasi komoditas pangan hewani dan olahannya Provinsi DKI Jakarta dengan pendekatan TSClust. Kriteria pemilihan model yang memiliki ketepatan paling tinggi yaitu kriteria pemilihan model BIC dengan rata-rata ketepatan identifikasi model ARIMA, yaitu sebesar 63.36%. Kriteria pemilihan model AIC, BIC, AICC dan RMSE memiliki pola nilai yang mirip pada 50 kondisi simulasi ini, karena persamaan antara AIC, BIC, AICC, RMSE memiliki dasar yang sama yaitu menggunakan jumlah kuadrat galat. MAPE tidak memiliki kesamaan pola dengan kriteria lainnya, karena persamaannya dari galat relatif. Selanjutnya, hasil penerapan pada data riil adalah laju inflasi bulanan komoditas pangan hewani dan olahannya mempunyai
Keyword: Kriteria pemilihan model, model ARIMA, penggerombolan deret waktu, jarak Piccolo, inflasi

Judul: Pengembangan Model Peramalan Harga Minyak Goreng dengan Pendekatan Clustering Time Series
Abstrak: Kajian terhadap minyak goreng dipandang perlu karena kenaikan harga minyak goreng akan berdampak terhadap inflasi. Kajian minyak goreng yang pernah dilakukan oleh Sumaryanto (2009) dan Ati (2015) menggunakan harga minyak goreng dengan pemodelan Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA). Sumaryanto (2009) memodelkan menggunakan data harga minyak goreng agregasi nasional dan menyarankan pemodelan dengan menggunakan data pada level wilayah yang lebih spesifik, yaitu provinsi. Harga minyak goreng berdasarkan waktu bervariasi antar provinsi. Beberapa mempunyai pola yang berbeda dan beberapa mempunyai pola yang mirip. Kemiripan tersebut bisa dikelompokkan menggunakan analisis gerombol. Analisis gerombol data deret waktu juga dilakukan oleh Ardiansyah (2014) dan Veti (2015) dengan data yang berbeda, yaitu data dana pihak ketiga 30 provinsi dan nilai ekspor Indonesia ke 20 negara tujuan ekspor. Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini tertarik untuk melakukan pemodelan ARIMA harga minyak goreng pada 32 provinsi di Indonesia, serta memanfaatkan analisis gerombol data deret waktu dalam pengembangan pemodelan ARIMA. Data harga minyak goreng perdesaan pada 32 provinsi tidak memperlihatkan adanya pola musiman. Kemudian, berdasarkan pemodelan ARIMA pada level individu diperoleh beberapa model umum yang sama pada beberapa provinsi. Lima provinsi (Sumatera Utara, Kep. Bangka Belitung, Jawa Tengah, Jawa Timur dan Sulawesi Tenggara) mempunyai model ARIMA (1,1,0) , sebaliknya tiga provinsi ( Jambi, Jawa Barat dan Kalimantan Barat) mempunyai model ARIMA (0,1,1). Model ARIMA untuk Kepulauan Riau dan Nusa Tenggara Barat adalah ARIMA (0,1,4). Lima belas provinsi lainnya (Nanggroe Aceh Darussalam, Sumatera Barat, Riau, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Bali, Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat dan Papua) mempunyai model ARIMA (0,1,0) dan 7 provinsi lainnya mempunyai model ARIMA yang berbeda-beda. Analisis gerombol yang merupakan bagian dalam pengembangan pemodelan ARIMA ini menggunakan metode berhirarki dengan pautan rataan, menghasilkan gerombol yang kuat saat banyaknya gerombol adalah 2 untuk kedua jenis penggunaan ukuran ketidakmiripan, Dynamic Time Warping (DTW) dan Complexity Invariant Dissimilarity (CID). CID merupakan ukuran ketidakmiripan yang lebih sesuai digunakan dibandingkan dengan DTW karena memiliki koefisien korelasi cophenetic yang lebih besar (0.837). Model ARIMA terbaik hasil penggunaan jarak CID adalah ARIMA(1,1,0) untuk gerombol pertama (29 provinsi), dan ARIMA(0,1,0) untuk gerombol kedua. Model terbaik pada gerombol kedua adalah model yang digunakan untuk peramalan harga minyak goreng provinsi Maluku Utara, Papua Barat dan Papua. Ukuran akurasi ramalan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang diterapkan pada periode data uji (Januari-Desember 2016). Pemodelan ARIMA pada level individu menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 2.56% sedangkan rata-rata MAPE hasil pemodelan ARIMA pada level gerombol dengan menggunakan ukuran CID 2 gerombol sebesar 7%. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa dengan nilai MAPE yang sangat kecil, pemodelan ARIMA pada level individu tetap merupakan teknik yang terbaik dibandingkan dengan pemodelan ARIMA pada level gerombol. Akan tetapi, pemodelan ARIMA level gerombol yang dilakukan dalam penelitian ini menghasilkan efisiensi yang tinggi karena dengan 2 kali pemodelan mampu melakukan peramalan untuk 32 provinsi dan dengan rata-rata MAPE yang tergolong bagus.
Keyword: ARIMA, Analisis Gerombol, CPO, Hirarki, Inflasi

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: