Judul: Perbandingan Metode Fuzzy Time Series dan Holt Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Forecasting is an activity to predict values of a variable in the future. The purposes of this research is predicting the number of new students at Bogor Agriculture University using fuzzy time series method and Holt double exponential smoothing method. This research is also comparing these two methods to find the more appropriate method based on the accuracy of forecasting showed by Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Fuzzy time series methods used fuzzy set in the process of forecasting while Holt double exponential smoothing method smooths the value of serial data by reducing them exponentially. In forecasting the number of new students at Bogor Agricultural University, fuzzy time series method, with MAPE as big as 6.412%, shows better forecasting accuracy than Holt double exponential smoothing method which has MAPE as big as 7.75%. After conducting a case study, we conclude that Holt double exponential smoothing method will be more accurate if there are many data available.
Keyword: fuzzy time series, Holt double exponential smoothing, new students of Bogor Agriculture University.

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: Natural Pearlescent Pigment Dari Kristal Guanin Sisik Ikan Bandeng (Chanos Chanos)
Abstrak: Pearlescent pigment yang dikenal dengan nama pearl essence atau fish silver merupakan pigmen berwarna keperakan yang memiliki kenampakan seperti mutiara. Natural pearlescent pigment diperoleh dari sisik ikan dengan kandungan guanin 75-97%, dan kini mulai banyak digunakan pada industri personal care dan produk kosmetika. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan teknologi ekstraksi natural pearlescent pigment dan karakteristik kualitatif kristal guanin pada sisik ikan bandeng (Chanos chanos). Perlakuan dalam penelitian ini meliputi ekstraksi menggunakan air deionisasi dengan sisik yang dibekukan terlebih dahulu, air deionisasi 10 οC, dimetil sulfoksida 15%, dan 25% (v/v). Hasil spektrum absorbansi UV-Vis menunjukkan kristal guanin merupakan pigmen berwarna putih berdasarkan serapan pada panjang gelombang 200-800 nm. Hasil terbaik diperoleh pada ekstraksi menggunakan air deionisasi dengan sisik beku nilai kristalinitas 68,4%, serapan gugus amina pada 3410 cm-1 dan gugus amida pada1681 cm-1, puncak intensitas 2θ pada sudut 27,7° yang menunjukan identitas dari kristal guanin anhidrat. Tingkat kandungan guanin sebesar 0,0455 ± 0,0033 g (0,46%).
Keyword: Dimetil sulfoksida, guanin, kosmetik, kristalinitas, pearlescent pigment