Judul: Pemodelan GSTAR dan GSTAR-X untuk Peramalan Inflasi pada Empat Kota di Sumatera Utara
Abstrak: Inflasi menjadi salah satu indikator makro ekonomi yang menggambarkan stabilitas perekonomian suatu negara. Pentingnya menjaga kestabilan inflasi sehingga pemerintah pusat membentuk Tim Pengendali Inflasi di Daerah (TPID). Pada pelaksanaannya TPID menemukan beberapa permasalahan penyebab ketidakstabilan inflasi. Penyebab ketidakstabilan itu antara lain kebijakan ekonomi pemerintah yaitu menaikkan/menurunkan harga bahan bakar minyak dan pajak, keterbatasan produksi bahan makanan, keterbatasan alat transportasi, keterbatasan distribusi dan struktur pasar yang kurang efisien. Sumatera Utara merupakan salah satu provinsi yang besar di Indonesia. Provinsi Sumatera Utara merupakan provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak di luar Pulau Jawa yaitu sekitar 13 juta jiwa. Selain itu, Sumatera Utara merupakan provinsi dengan jumlah kabupaten/kota ketiga terbanyak setelah Jawa Timur dan Jawa Tengah, yaitu 33 kabupaten/kota. Ada empat kota inflasi di Sumatera Utara yaitu Medan, Siantar, Sibolga dan Sidempuan. Peramalan inflasi menjadi hal yang penting dalam mengambil kebijakan, sehingga beberapa peneliti telah melakukan kajian mengenai peramalan inflasi sebagai subjek penelitiannya. Salah satu pemodelan untuk peramalan inflasi yang telah dikaji oleh beberapa peneliti adalah pemodelan GSTARMA. Pemodelan ini dapat meramalkan inflasi secara simultan dengan mengikutsertakan pengaruh spasial didalam modelnya. Dalam perkembangannya, GSTARMA tidak hanya dipengaruhi oleh waktu dan spasial saja tetapi terdapat pengaruh peubah eksogen didalam model yang disebut pemodelan GSTARMA-X. Penelitian ini akan mengkaji peramalan inflasi dengan menggunakan GSTARMA dan GSTARMA-X. Peubah eksogen yang digunakan pada pemodelan GSTARMA-X ada 3 (tiga). Peubah eksogen pertama (D1) merupakan peubah boneka berupa variasi kalender pada bulan diterapkannya kebijakan ekonomi pemerintah menaikkan harga BBM, TDL, ELPIJI. Peubah eksogen kedua (D2) merupakan peubah boneka berupa variasi kalender pada bulan diterapkannya kebijakan ekonomi pemerintah menurunkan harga BBM, TDL, ELPIJI. Sementara itu, peubah eksogen ketiga (X3) merupakan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Matriks pembobot yang digunakan pada penelitian ini adalah matriks pembobot invers jarak dan korelasi silang. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan model GSTARMA dengan GSTARMA-X kemudian memilih model terbaik antara GSTARMA dan GSTARMA-X berdasarkan rata-rata AIC dan RMSEp terkecil. Pada penelitian ini data yang digunakan berupa data sekunder yaitu data inflasi pada empat kota di Sumatera Utara dan data nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Data inflasi berasal dari publikasi BPS Sumatera Utara dan data nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika berasal dari publikasi Kementerian Perdanggangan Republik Indonesia. Data inflasi pada empat kota meliputi Kota Medan, Siantar, Sibolga dan Sidempuan. Data yang digunakan berupa data bulanan dari Januari 2008 hingga Desember 2016. Hasil penelitian menunjukkan bahwa inflasi tertinggi dan terendah terjadi di Kota Sibolga. Inflasi tertinggi adalah 3.78 persen sedangkan inflasi terendah atau yang sering disebut deflasi adalah -2.43 persen. Koefisien korelasi antar lokasi penelitian cukup besar yaitu 0.7, signifikan dan bernilai positif. Korelasi tertinggi terjadi antara Kota Medan dan Kota Siantar yaitu 0.79. Sementara itu, korelasi terendah terjadi antara Kota Sidempuan dengan Kota Siantar yaitu 0.70. Grafik dan uji ADF pada penelitian ini menunjukkan bahwa data inflasi pada empat kota telah stasioner pada rataan dan ragam. Identifikasi awal untuk penentuan orde waktu pada pemodelan GSTARIMA adalah menentukan model ARIMA terbaik pada setiap lokasi. Model ARIMA yang digunakan pada penelitian ini adalah model ARMA karena data yang digunakan sudah stasioner pada level. Kriteria model ARMA yang terbaik
Keyword: AIC, GSTAR, inflasi, RMSEp

Judul: Kajian Model Varima Dan Gstarima Untuk Peramalan Inflasi Bulanan.
Abstrak: Pemodelan laju inflasi ibukota provinsi di Pulau Jawa dimaksudkan untuk meramalkan inflasi bulanan yang tidak hanya terkait dengan waktu sebelumnya tetapi juga dengan kota-kota di sekitarnya. Pada tahun 2013, kontribusi PDRB provinsi-provinsi di Pulau Jawa terhadap PDB mencapai 57.99 persen. Inflasi yang rendah dan terkendali menjadi prasyarat utama untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang diharapkan. Antisipasi lonjakan inflasi yang tinggi dengan kebijakan yang tepat dilakukan berdasarkan hasil model peramalan yang akurat. Model GSTARIMA merupakan pengembangan model deret waktu secara simultan yang memasukkan pembobot lokasi dalam model. Model tersebut digunakan jika pada data deret waktu terdapat unsur otoregresif, pembedaan, dan rataan bergerak. Sedangkan pendekatan model VARIMA dalam hal ini mengabaikan aspek lokasi dengan menganggap inflasi di masing-masing lokasi sebagai peubah-peubah deret waktu. Penelitian ini mempunyai tiga tujuan utama sebagai berikut: (1) mendeskripsikan laju inflasi bulanan ibukota provinsi di Pulau Jawa; (2) menduga parameter model inflasi bulanan dengan pendekatan VARIMA dan GSTARIMA; dan (3) memperoleh model yang terbaik untuk meramalkan inflasi bulanan ibukota provinsi di Pulau Jawa. Data yang digunakan adalah laju inflasi bulanan enam ibukota provinsi di Pulau Jawa tahun 2001-2014 yang berasal dari Badan Pusat Statistik Hasil penelitian menunjukkan penambahan peubah boneka dalam pemodelan terkait dengan penanganan pencilan pada data pengamatan mampu menghasilkan presisi yang lebih baik. Model GSTARIMA(11,21)-I(0) yang didasarkan orde tertinggi ARIMA masing-masing lokasi tidak layak digunakan sebagai model peramalan karena sisaan berkorelasi. Model GSTAR(11) pembobot kebalikan jarak terpilih sebagai model terbaik dengan nilai RMSEP terkecil. Model tersebut lebih baik dibandingkan model GSTAR(11) pembobot langkah ratu dan model VAR(1). Model dengan ordo waktu pendek sesuai digunakan untuk peramalan jangka pendek.
Keyword: GSTARIMA, kebalikan jarak, langkah ratu, RMSE, VARIMA

Judul: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell