Judul: Model Peramalan ARIMA Harga Bawang Merah di DKI Jakarta Menggunakan Dekomposisi Ensemble.
Abstrak: Bawang merah merupakan salah satu komoditas tanaman sayuran jenis rempah-rempah yang tidak berdistribusi dan termasuk tanaman musiman yang biasanya digunakan sebagai bumbu masakan, dan obat tradisional. Pada saat musim bukan panen raya atau hari besar keagamaan persediaan bawang merah kerap tidak dapat memenuhi kebutuhan, sehingga salah satu upaya pemerintah dalam mengatasinya dengan melakukan impor bawang merah, namun hal tersebut semakin mendukung fluktuasi dari harga bawang merah. Sebenarnya dengan memanfaatkan fluktuasi harga tersebut akan didapatkan informasi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhinya yakni dengan mengkaji pola pergerakan harga serta melakukan peramalan yang tepat dari harga bawang merah, dan metode Ensamble Empirical Mode Decomposition (EEMD) dapat diterapkan untuk mengkaji hal ini. EEMD merupakan suatu metode dekomposisi yang dapat digunakan untuk mengubah serangkaian fungsi waktu dari sinyal suatu data menjadi beberapa sub-sinyal hasil dari perataan, atau dikenal dengan Intrinsik Mode Function (IMF) dan sisaan IMF. Dalam penelitian ini, konsep ini diterapkan pada data harga bawang merah mingguan DKI Jakarta periode Juli 2008 sampai April 2018 sebanyak 521 data. Berdasarkan hasil pengolahan data, didapatkan sebanyak 7 IMF dan sisaan IMF yang kemudian digunakan sebagai peramalan IMF dan sisaan IMF untuk beberapa waktu ke depan dengan ARIMA yakni dengan memilih model terbaik dari setiap komponen IMF dan sisaan IMF. Pada akhirnya didapatkan peramalan harga bawang merah mingguan di DKI Jakarta periode bulan Mei – Juli 2018 berkisar antara Rp34295.67,- sampai Rp36133.36,- dengan rata-rata harga peramalan untuk bulan Mei-Juli 2018 masing-masing Rp34482.39,- , Rp 35207.12,-, dan Rp 36024.88,- dengan nilai MAPE sebesar 1.85 %.
Keyword: ARIMA, Bawang Merah, Data Deret Waktu, EEMD, EMD

Judul: Peramalan harga bawang merah di Jakarta dengan metode Kernel
Abstrak: Bawang merah sebagai komoditas penting di Indonesia memiliki kondisi harga yang fluktuatif. Data harga bawang merah memiliki kondisi heteroskedastis dan sisaan yang tidak menyebar normal. Untuk dapat melakukan peramalan harga bawang merah tersebut dapat digunakan penduga Kernel. Data yang digunakan adalah data harga mingguan di Jakarta bulan Juli 2008 hingga Oktober 2015. Fungsi Kernel yang digunakan adalah fungsi Kernel Gaussian dengan parameter pemulus h yang optimal sebesar 141.044. Ramalan harga bawang merah mingguan di Jakarta bulan November dan Desember 2015 secara berturut-turut adalah Rp19 185.97, Rp19 259.58, Rp19 254.32, Rp19 250.75, Rp19 248.61, Rp19 247.45, Rp19 246.87, Rp19 246.58, dan Rp19 246.44, dengan nilai MAPE model sebesar 6.7%. Berdasarkan hasil penelitian, metode Kernel dapat menggambarkan pola data ramalannya dengan cukup baik, tetapi ketika terdapat gejolak harga, model yang dihasilkan menjadi tidak valid.
Keyword: Harga bawang merah, Penduga Kernel, Parameter pemulus, Eksplorasi data, Analisis data, penduga kernel, Metode peramalan

Judul: Synthesis and Characterization of Hydroxy-apatite with Controlled Pore
Abstrak: implant materials. Porosity hydroxyapatite can be formed using porogen hydrogen peroxide (H2O2), polyvinyl alcohol (PVA), ethylene glycol (EG), or polyethylene glycol (PEG). The pore size can be controlled by setting the concentration of porogen. The results of the characterization using X-ray diffraction (XRD) and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) showed that the addition of porogen phase does not change the structure of hydroxyapatite, but changing the crystallite size and crystal strain. Increasing the concentration of porogen to 25% can increase the strain, crystallite size, and pore size. The degree of crystallinity of hydroxyapatite formation 0.75-0.83. Hydroxyapatite formed from 0.3 to 1.2 μm pore size, the largest pore is formed on the addition of polyethylene glycol porogen. Hydroxyapatite synthesized by addition and without addition of porogen does not contain heavy metals lead, cadmium, mercury, and arsenic
Keyword: