Judul: Perbandingan Metode Bayesian Tak Langsung Dan Box- Jenkins Dalam Pengidentifikasian Ordo Proses Regresi Diri Pada Data Deret Waktu
Abstrak: Model regresi diri (autoregressive) yang dinotasikan dengan AR(p) banyak digunakan untuk pemodelan data deret waktu di berbagai bidang studi seperti ekonomi, pertanian, teknik, dan lingkungan. Tahapan yang sangat penting dalam pemodelan adalah pada tahap awal yaitu mengidentifikasi ordo p dari model autoregresive. Metode yang sering digunakan adalah metode Box-Jenkins yaitu mencocokkan fungsi korelasi diri (ACF) yang didapatkan dari data dengan teori ACF untuk model AR(p), kemudian model terbaik didapatkan dengan melihat nilai Akaike’s Information Criterion (AIC) terkecil dari beberapa kandidat model. Metode lain yang dikembangkan adalah metode Bayesian tak langsung dengan mengombinasikan fungsi kemungkinan dan dua prior yaitu prior natural-conjugate dan prior Jeffrey untuk mendapatkan sebaran posterior dari koefisien AR(p). Metode Box-Jenkins dan Bayesian tak langsung dievaluasi melalui studi simulasi dengan melihat persentase keakuratan dari proses pemilihan ordo model AR(p). Pada hasil simulasi didapatkan bahwa metode Bayesian tak langsung lebih efektif untuk menentukan ordo AR ketika ukuran amatan cukup besar minimum 300 amatan. Pada data aplikasi, suhu rata-rata di Kabupaten Lampung Utara diamati dalam kurun waktu 2 tahun yaitu dari periode 1 Januari 2013 sampai 31 Desember 2014 sehingga terdapat 730 amatan. Oleh karena itu, metode Bayesian tak langsung lebih baik digunakan untuk mengidentifikasi ordo model AR pada data suhu ratarata di Kabupaten Lampung Utara dan model yang tepat adalah AR(3).
Keyword: Autoregressive, Box-Jenkins, Bayesian tak langsung.

Judul: Penanganan Keheterogenan Ragam Menggunakan Transformasi Box-Cox dan GARCH pada Model Deret Waktu ARIMA
Abstrak: Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan sebuah metode peramalan yang menggunakan sifat dan karakteristik dari data masa lalu untuk meramalkan data deret waktu selanjutnya. Namun, diperlukan penyelesaian keheterogenan ragam pada data dengan melakukan transformasi Box-Cox atau Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) pada model ARIMA, sehingga diperoleh model ARIMA-GARCH. Selanjutnya dilakukan perbandingan antara model ARIMA yang melalui transfomasi Box-Cox dengan model ARIMA-GARCH dengan melihat besar error dari masing-masing model untuk kemudian dilakukan peramalan menggunakan salah satu model tersebut. Data yang digunakan adalah harga saham harian PT Telkom Indonesia Tbk tanggal 2 Januari 2018 hingga 28 Desember 2018, yang kemudian dilakukan peramalan untuk 6 periode mendatang. Model akhir yang diperoleh adalah ARIMA(2,1,2) untuk model dengan transformasi Box-Cox dengan MAPE sebesar 1.55%, yang mana lebih kecil dari model ARIMA(2,1,2)-GARCH(4,0) dengan MAPE sebesar 53.93%. Hasil peramalan untuk 6 periode berikutnya menghasilkan nilai MAPE sebesar 1.01%, di mana tingkat kesalahan yang dihasilkan cukup rendah., Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA) is a forecasting method that uses characteristics of past data to predict future time series data. However, it is necessary to solve the heterogeneity of variance in the data by performing a Box-Cox transformation or Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) on the ARIMA model, so that the ARIMA-GARCH model is obtained. Furthermore, a comparison is made between the ARIMA model through the Box-Cox transformation and the ARIMA-GARCH model by looking at the error size of each model and then forecasting using one of these models. The data used is the daily share price of PT Telkom Indonesia Tbk from January 2, 2018 to December 28, 2018, which is then forecasted for the next 6 periods. The final model obtained is ARIMA(2,1,2) for the model with Box-Cox transformation with a MAPE of 1.55%, which is smaller than the ARIMA(2,1,2)-GARCH(4,0) model with a MAPE of 53.93%. Forecasting results for the next 6 periods produce a MAPE value of 1.01%, in which the error rate is quite low.
Keyword: ARIMA, Box-Cox, forecasting, GARCH, time series

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: