Judul: APPLICATION OF TIME SERIES CLUSTERING METHODS IN MODELING AND FORECASTING RICE SELLING PRICE PROVINCES IN INDONESIA
Abstrak: Indonesia, produsen beras ketiga terbesar dunia, menghadapi ketidakseimbangan antara produksi dan konsumsi yang meningkatkan harga beras dan menciptakan disparitas harga antar wilayah. Untuk mengidentifikasi pola harga serupa, digunakan Hierarchical Clustering Timeseries dengan jarak Dynamic Time Wraping dan lima pautan euclidean. Peramalan harga dilakukan dengan ARIMA pada tingkat individu dan cluster. Visualisasi dan perbandingan ambang-batas mengidentifikasi Kalimantan Tengah sebagai provinsi outlier. Pemodelan ARIMA individu menunjukkan performa model sangat baik dengan MAPE <10%. Korelasi clustering timeseries menggunakan Cophenetic mencapai 0,72 dan 0,68 pada pautan average, complete, dan centroid. Pemodelan cluster dilakukan menggunakan dua pendekatan: mengabaikan provinsi outlier (1) dan membentuk cluster tunggal untuk provinsi outlier (2). Pengukuran cluster optimal menggunakan Elbow, Silhouette Score, Calinski-Harabasz, dan Davies-Bouldin Index menghasilkan cluster optimal Pendekatan 2 sebanyak 6-7 cluster serta Pendekatan 1 dengan pengoptimalan pemotongan dendorgam sebanyak 3-5 cluster. Perbandingan data aktual individu dan peramalan cluster serta analisis paired t-test menunjukkan ward linkage Pendekatan 2 sebagai hasil terbaik, dengan 27 provinsi memiliki MAPE cluster≤individu. Ini menunjukkan pemodelan cluster mampu meghasilkan estimasi yang mendekati dan merepresentasikan peramalan individu pada 80% provinsi dengan prediksi yang akurat. Peramalan harga beras 12 periode mendatang menggunakan Pendekatan 2 menunjukkan kecenderungan kenaikan harga mayoritas provinsi Indonesia.
Keyword: ARIMA, clustering time series, dynamic time warping, rice prices, MAPE

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: Light Microscope Study of ConnectiveTissue in The Spleen of Common Rousette Bat (Rousettus amplexicaudatus)
Abstrak: The spleen is the largest lymphoid organ. As a secondary lymphoid organ, in addition to its immune function, the spleen also has functions as blood filtration, storage, and hematopoiesis. The spleen has different morphologies between species that support different physiological functions, one of which is the difference in the structure of the capsule and trabeculae. Capsule and trabeculae of the spleen generally consist of connective tissue and smooth muscle. The thickness of smooth muscle composed together with connective tissue in the capsule and trabecula determines the function of the spleen that is divided spleen into three storage, defense, and intermediate. Bats are the reservoir of various zoonotic diseases. Bats are thought to have unique immune systems compared to other mammals but the characteristics of its immune organs such as the spleen have never been studied before. This study was conducted to examine the characteristics of capsulae and trabecula of the Common Rousette (Rousettus amplexicaudatus).
Keyword: