Judul: Peramalan Curah Hujan dengan Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan VECM (Vector Error Correction Model).
Abstrak: Peramalan curah hujan diperlukan untuk memprediksi curah hujan pada periode berikutnya. Penelitian ini menggunakan 2 (dua) model peramalan yaitu model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan VECM (Vector Error Correction Model). ARIMA merupakan model peramalan yang berdasarkan pada data deret waktu peubah amatan itu sendiri sebagai pembentuk modelnya. VECM merupakan model peramalan yang melibatkan 1 (satu) atau lebih data deret waktu peubah penjelas sebagai pembentuk modelnya. Berdasarkan model ARIMA, model yang terpilih sebagai model terbaik adalah ARIMA (1, 1, 2). Validasi model dari data pengujian pada model ARIMA (1, 1, 2) berdasarkan MAD dan RMSE sebesar 14.06 dan 17.29. Pada VECM, peubah penjelas yang digunakan yakni suhu, kelembaban, dan lama penyinaran. Berdasarkan VECM (1) yang diperoleh, terdapat dua hubungan terhadap perubahan curah hujan, yakni hubungan jangka panjang dan jangka pendek. Pada hubungan jangka panjang, perubahan curah hujan dipengaruhi oleh curah hujan dan lama penyinaran masing-masing 1 (satu) periode sebelumnya. Pada hubungan jangka pendek, perubahan curah hujan hanya dipengaruhi oleh perubahan lama penyinaran 1 (satu) periode sebelumnya. Validasi VECM (1) dari data pengujian berdasarkan MAD dan RMSE sebesar 13.46 dan 16.81. Sehingga pada penelitian ini, VECM (1) dapat lebih baik meramalkan curah hujan dibanding model ARIMA (1, 1, 2).
Keyword: curah hujan, model ARIMA, VECM

Judul: Pemodelan data curah hujan Stasiun Tanjung Priok
Abstrak: Kebutuhan peramalan curah hujan semakin meningkat seiring meningkatnya pengetahuan dan teknologi. Salah satu metode yang digunakan untuk peramalan curah hujan adalah ARIMA. Pemodelan ARIMA terhadap curah hujan dasarian di Stasiun Tanjung Priok menunjukkan bahwa ARIMA belum mampu memberikan model terbaik. Penerapan ARIMA musiman dan ARIMAX dengan peubah boneka dasarian pada bulan Desember, Januari, dan Februari diharapkan mampu memperbaiki akurasi peramalan curah hujan. Hasil penelitian menunjukan bahwa model terbaik curah hujan dasarian adalah ARIMA(2,0,0)(1,1,0)36. Pemodelan dengan nilai RMSE dan MAD terkecil adalah ARIMA(2,0,0). Hasil peramalan ARIMA menunjukan bahwa ARIMA belum dapat menjelaskan pola model data aktual. Pemodelan curah hujan dengan ARIMAX(2,0,2) menunjukkan bahwa model ARIMAX belum dapat meningkatkan akurasi peramalan curah hujan dasarian.
Keyword: ARIMA, ARIMAX, Dasarian rainfall, Seasonal ARIMA, Statistics, ARIMA, Peramalan hujan, RMSE

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: