Judul: Interpolasi data deret waktu tahunan berdasarkaan data deret waktu triwulanan
Abstrak: Penggunaan analisis deret waktu terutama untuk pemodelan ekonomi dan peramalan diperlukan data deret waktu yang menipunyai data masa lalu (historical data) dengan rentang waktu pengamatan yang relatif panjang dan juga frekuensi pengamatan data yang lebih tinggi. Salah satu data deret waktu yang penting artinya adalalı statistik Produk Domestik Bruto (PDB). Pada tahun 1969 sampai 1983, PDB dipublikasikan dalam bentuk tahunan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), baru pada tahun 1983 sampai sekarang dipublikasikan dalam bentuk triwulanan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode regresi Chow-Lin dalam interpolasi data PDB triwulanan sebelum tahun 1983, sehingga akan didapatkan data masa lalu PDB triwulanan yang lebih panjang. Data yang digunakan adalah PDB Total, Indeks Produksi Industri (P) dan Produksi Semen (S). Tahapan dalanı metode regresi Chow-Lin adalah uji kestasioneran, uji kointegrasi, regresi talunan imenggunakan CGeneral Least Square, pendugaan matriks ragam peragain V, pendugaan komponen kedua yaitu VC (CVC)u, dalam regresi triwulauan sehingga jundah PDB triwulanannya sama dengan PDB tabauman Model yang diperoleh adalah PDB 1941+0.007 S+652.67 P-2.48 P dengan nilai koefisien determinasi (R) sebesar 98.5% dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2.3% yang mengindikasikan bahwa model tersebut cukup akurat.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Vector Autoregressive X (VARX) untuk Peramalan Indikator Makroekonomi Indonesia dan Penanganan Variasi Waktu Berbeda dengan Interpolasi
Abstrak: Kestabilan ekonomi Indonesia dapat dilihat dari kondisi indikator makronya. Indikator tersebut misalnya laju pertumbuhan ekonomi sebesar 5.0% (2016), sedikit meningkat pada tahun 2017 menjadi 5.1%. Indikator lainnya yaitu nilai tukar rupiah terhadap US dollar pada tahun 2018 terus naik hingga bulan oktober 2018 mencapai Rp15 227. Sementara itu, inflasi tetap berada dalam kisaran sasaran pemerintah dan tercatat pada level 3.6% pada tahun 2017. Bank Indonesia (BI) meningkatkan suku bunga acuan 25 basis poin sebanyak dua kali menjadi 4.75% di bulan Mei, setelah mempertahankan suku bunga tetap selama tujuh bulan berturut-turut. Keterbukaan ekonomi Indonesia serta besarnya tingkat ketergantungannya terhadap negara maju, mengakibatkan perencanaan dan pelaksanaan kebijakan moneter tidak dapat berjalan secara independen. BI dalam kebijakannya turut mempertimbangkan fluktuasi kondisi ekonomi AS. Oleh karena itu, diperlukan suatu model untuk memprediksi kondisi makroekonomi Indonesia ke depan melalui peramalan kondisi perekonomian mendatang melalui indikator-indikator yang berpotensi menentukan naik turunnya kondisi perekonomian seperti kondisi pertumbuhan ekonomi, suku bunga SBI, inflasi, serta nilai tukar rupiah terhadap dollar. Analisis yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi adalah analisis runtun waktu. Model Vector Autoregressive X (VARX) merupakan model runtun waktuuntuk memodelkan beberapa peubah endogen yang saling berhubungan dipengaruhi waktu sebelumnya dan terdapat peubah eksogen yang mempengaruhi peubah endogen tersebut. Penanganan data yang memiliki variasi waktu yang berbeda pada analisis runtun waktu dapat dilakukan pendekatan menggunakan metode interpolasi. Penelitian ini membahas penanganan data yang memiliki variasi waktu yang berbeda (misal, data peubah yang tersedia dalam bentuk triwulan namun data peubah yang diinginkan adalah bulanan) dalam hal ini peubah PDB dalam series triwulan, sedangkan lima peubah lainnya menggunakan series bulanan, padahal dalam analisis multivariat kondisi data peubah harus sama, maka dilakukan suatu pendekatan untuk menurunkan data peubah bulanan dari data peubah triwulan dengan menggunakan metode interpolasi. Oleh sebab itu sebelum melakukan analisis VARX penulis melakukan interpolasi data peubah PDB dari triwulan menjadi bulanan dengan interpolasi. Setelah data siap olah, maka dilakukan pemodelan VARX terhadap nilai tukar, pertumbuhan ekonomi (PDB), suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI), dan inflasi sebagai peubah endogen serta suku bunga AS (FFR) dan inflasi AS sebagai peubah eksogen. Selanjutnya model VARX yang terbaik digunakan untuk memprediksi nilai tukar, pertumbuhan ekonomi (PDB), suku bunga SBI, dan inflasi periode mendatang. Hasil simulasi diperoleh nilai MAPE untuk metode interpolasi cubic spline sebesar 4.53, sedangkan untuk metode interpolasi linier diperoleh nilai MAPE sebesar 4.81. Kedua nilai ini kurang dari 10% maka disimpulkan bahwa metode interpolasi cubic spline dan interpolasi linier mempunyai kemampuan interpolasi yang sangat baik. Jadi, metode interpolasi yang digunakan peneliti untuk menaksir nilai bulanan peubah PDB berdasarkan nilai MAPE terkecil adalah interpolasi cubic spline. Berdasarkan Evaluasi hasil model VARX dilakukan dengan menghitung nilai MAPE secara keseluruhan untuk ramalan data testing peubah Nilai Tukar Rupiah/NTR ( 𝑌�������1) , Inflasi ( 𝑌�������2), Produk Domestik Bruto/PDB ( 𝑌�������3), dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia/SBI (𝑌�������4) secara bersama-sama sebesar 8.58%. Nilai MAPE tersebut kurang dari 10%, sehingga disimpulkan bahwa model VARX(4,0) mempunyai kemampuan peramalan yang sangat baik. Sehingga model VARX(4,0) dapat digunakan untuk peramalan NTR, Inflasi, Suku Bunga SBI dan PDB pada periode mendatang.
Keyword: interpolasi cubic spline, interpolasi linier, makroekonomi Indonesia vector autoregressive x (VARX)

Judul: Potential of bacterial simbionts of seagrass as preventing marine Biofouling
Abstrak: Biofouling is defined as the attachment and growth of microorganisms (microbial fouling) and macroorganisms (macrofouling) on solid surface. Biofouling bacteria also result on surface of marine plant seagrass as symbiotic. Bacteria-seagrass association that occur on the surface have been known to produce secondary metabolites that have important ecological roles, including prevention from pathogen infection and fouling organisms. A research aimed at the bacterial symbionts of seagrass Enhalus acoroides, Thalassia hemprichii and Syringodium isoetifolium as defense marine biofouling was performed. Bacterial symbionts including endophytes and epiphytes were isolated from the seagrass. Marine biofilm-forming bacteria had been isolated from the fiber and wooden panels from the surrounding colonies. Epiphyte isolate found more than endophyte isolate, however more biological activity was found among endophyte compare to epiphyte against biofilm-forming bacteria. Bacterial endophyte inhibited more biofilm-forming bacteria than epiphyte. Extract endophytes and epiphytes bacteria also inhabited biofilm-forming bacteria. Field experimental of extract bacteria show that extract of two bacteria spesies cannot obtained fouling organisms identified as Virgibacillus genus and one identified as Bacillus genus. Bacterial symbionts of seagrass in this experiment show potential source as natural marine antifouling.
Keyword: