Judul: Kajian Peramalan Produksi Cabai Besar dengan Pendekatan Seasonal ARIMA.
Abstrak: Cabai (Capsicum annuum L) merupakan salah satu komoditas sayuran yang penting. Kebutuhan akan cabai semakin meningkat setiap tahunnya. Peningkatan kebutuhan ini disebabkan oleh permintaan akan konsumsi domestik maupun industri. Produksi cabai itu sendiri dipengaruhi oleh faktor musiman misalnya iklim. Salah satu metode peramalan yang dapat digunakan untuk data dengan pola musiman adalah metode Seasonal ARIMA. Pemodelan pada penelitian ini menggunakan data produksi cabai besar nasional periode Januari 2012 sampai Desember 2016. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dihasilkan dengan Seasonal ARIMA untuk produksi cabai besar nasional adalah ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12 dengan nilai MAPE sebesar 12%. Berdasarkan penelitian ini metode Seasonal ARIMA cukup baik diterapkan untuk data produksi cabai besar nasional.
Keyword: MAPE, produksi cabai besar, Seasonal ARIMA

Judul: Simulation and Application of the Seasonal Autoregressive Model in Forecasting Big Red Chili Prices in Five Provinces on Java Island
Abstrak: Komoditas cabai merah besar merupakan komoditas yang perlu mendapatkan penanganan serius karena menjadi salah satu penyumbang inflasi. Salah satu upaya penanganan dari sudut pandang statistika adalah dengan melakukan peramalan. Peramalan harga cabai merah besar dapat dilakukan dengan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), dikarenakan terdapat pola musiman pada data. Metode SARIMA merupakan gabungan dari berbagai macam model, salah satunya adalah model seasonal autoregressive (seasonal AR). Pada data harga cabai merah besar terdapat permasalahan yaitu adanya pencilan aditif dan minimnya ketersediaan data bulanan. Pencilan aditif merupakan suatu tipe pencilan yang memberikan pengaruh pada satu periode saja dalam data deret waktu. Pengaruh dari faktor-faktor tersebut dapat lebih terlihat, apabila dilakukan simulasi yang dirancang dengan pendekatan rancangan faktorial. Simulasi dilakukan dengan pendekatan rancangan faktorial tiga faktor yaitu faktor pencilan, ukuran contoh dan variasi parameter. Masing-masing faktor tersebut memiliki level yang berbeda-beda. Faktor persentase pencilan memiliki empat level yaitu 0%, 2,5%, 5%, dan 7,5%, faktor ukuran contoh memiliki tiga level yaitu 84, 204, dan 504, dan faktor variasi parameter memiliki empat level yaitu pp,np,pn, dan nn. Dengan demikian penelitian ini terbagi menjadi dua bagian yaitu melakukan simulasi dan melakukan analisis data empirik. Tujuan simulasi untuk mengetahui kinerja metode seasonal AR sehingga dapat digunakan sebagai dasar keputusan untuk melakukan analisis data aktual dimana karakteristik datanya mengandung pencilan aditif hingga sebesar 3,5% dan jumlah data yang kecil (N=84). Hasil simulasi memberikan kesimpulan bahwa, ketiga faktor berpengaruh nyata terhadap bias parameter sehingga perlu diperhatikan ketiga faktor tersebut ketika melakukan penerapan pada data empirik. Selanjutnya, berdasarkan tingkat akurasi model diperoleh kesimpulan bahwa model seasonal AR dapat digunakan dengan baik pada berbagai data dengan ukuran contoh sebesar 84, 204, dan 504, serta memiliki persentase pencilan aditif maksimal sebesar 5% dengan besaran pencilan sama dengan ambang batas minimal yaitu 1,5k. Hasil pemodelan data empirik menunjukkan bahwa, model seasonal AR tidak selalu unggul pada setiap provinsi sehingga model terbaik pada setiap provinsi menyesuaikan dengan hasil identifikasi model beserta pengujian asumsi yang menyertai. Hasil peramalan model terbaik menunjukkan bahwa pada periode Januari 2021 – Mei 2022 harga ramalan mendekati harga aktual dengan rata-rata nilai MAPE menunjukkan angka 2,8%. Namun mulai Juni 2022 – September 2022 harga aktual melonjak naik dan memiliki selisih yang terbilang jauh dari harga ramalan sehingga dapat menjadi catatan bahwa metode SARIMA tidak memiliki performa yang baik ketika digunakan untuk melakukan peramalan jangka panjang., Big red chilli commodity is a commodity that needs serious handling because it is one of the contributors to inflation. One of the handling efforts from a statistical point of view is forecasting. Forecasting the price of big red chillies can be done using the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method because there is a seasonal pattern in the data. The SARIMA method combines various models, including the seasonal autoregressive (AR). There are problems with the big red chilli price data, namely the presence of additive outliers and the need for more availability of monthly data. An additive outlier is an outlier that gives effect to only one period in time series data. The influence of these factors can be seen more clearly if a
Keyword: seasonal time series data, outliers, seasonal AR, simulation, three-factor ANOVA

Judul: Test of Optical and Electrical Properties of Thin Film Strontium Titanate (SrTiO3) Doped with Lanthanum Oxide (La2O3) with 0%, 2%, 4%, and 6% Exposure Variations
Abstrak: Film tipis Stronsium titanat (SrTiO3) telah berhasil dibuat dengan menggunakan metode Chemical Solution Deposition (CSD) dan Spin Coating. Dalam penelitian ini telah dibuat film tipis Stronsium titanat (SrTiO3) didadah Lantanum oksida (La2O3) dengan variasi pendadah 0%, 2%, 4%, dan 6%. Film tipis tersebut ditumbuhkan di atas substrat silikon tipe-p (100). Film tipis SrTiO3 melalui tahap annealing pada subu 850ºC ditahan selama 8 jam dengan kelajuan kenaikan suhu sebesar 1,67 ºC/menit, kemudian mengalami proses pendinginan 12 jam. Film tipis SrTiO3 didadah La2O3 (0%, 2%, 4%, 6%) dikarakterisasi sifat optiknya dengan menggunakan Spektrofotometer UV-Vis dan sifat listriknya dengan menggunakan LCR meter. Energi bandgap yang dihasilkan film tipis yang dibuat pada penelitian ini secara berurutan adalah 3,48 eV; 3,23 eV; 3,75 eV; dan 3,18 eV. Nilai konduktivitas film tipis SrTiO3 mengalami kenaikan siring dengan bertambahnya intensitas cahaya yang diberikan. Uji sensitivitas film tipis menghasilkan nilai perubahan tegangan (respons) yang dihasilkan menurun seiring dengan berkurangnya konsentrasi pendadah.
Keyword: CSD, Energi Bandgap, Konduktivitas, LCR Meter, Spektrofotometer UV-Vis