Judul: Tingkat pembeda pada model arima
Abstrak: Data deret waktu adalah suatu data pengamatan yang tergantung terhadap waktu dan tersusun secara teratur dengan jarak interval yang sama. Data rata-rata biaya produksi mingguan, harga penutupan stok harian, indeks harga bulanan adalah contoh data deret waktu dalam bisnis dan ekonomi, dan banyak lagi contoh data deret waktu dalam bidang-bidang lainnya. Salah satu masalah yang cukup penting pada data deret waktu adalah menentukan tingkat pembeda pada saat data deret waktu nonstasioner. Data stasioner dijelaskan dengan metode ARMA dan data nonstasioner dijelaskan dengan metode ARIMA. Data dikatakan nonstasioner jika memiliki trend dan musiman. Data yang tidak stasioner pada rataannya distasionerkan dengan metode pengali Lagrange pada tulisan ini. Metode pengali Lagrange menstasionerkan data yang tak stasioner pada rataannya dengan bantuan program Minitab untuk menentukan berapa nilai koefisien regresi yang dimiliki data, kemudian disubstitusikan ke persamaan LM = nR¹ selanjutnya dengan tabel Fuller dilihat apakah hipotesis nol ditolak atau diterima. Setelah itu dapat ditentukan berapa tingkat pembeda yang dimiliki data. Berdasarkan data kosentrasi kimia setiap dua jam, maka dengan menggunakan langkah-langkah di atas didapatkan LM-5.91 dan tingkat pembedanya satu (d=1), sehingga dapat disimpulkan bahwa data tidak stasioner dalam rataannya dan data tersebut akan stasioner jika tingkat pembedanya satu.
Keyword: 

Judul: Evaluasi Kinerja Model Glarmax dan Arimax Dalam Peramalan Data Deret Waktu Biner
Abstrak: Data deret waktu adalah kumpulan pengamatan dari suatu objek yang diamati selama kurun waktu tertentu dalam suatu selang waktu tertentu. Model yang menggambarkan pola hubungan dari variabel yang berbentuk data deret waktu dikatakan sebagai model deret waktu. Model deret waktu terbagi menjadi dua jenis yaitu model deret waktu yang stationer dan model deret waktu yang tidak stasioner. Model deret waktu yang stasioner yaitu model AR(p), MA(q) dan ARMA(p,q). Sedangkan model deret waktu yang tidak stasioner adalah model ARI(p,d), IMA(d,q), dan ARIMA(p,d,q). Model deret waktu yang stasioner maupun yang tidak stasioner, keduanya hanya menggunakan satu variabel dalam prosesnya. Hasil peralaman dipengaruhi oleh riwayat diri sendiri pada waktu sebelumnya. Faktanya, data deret waktu tidak hanya dipengaruhi riwayat data diri sendiri pada waktu sebelumnya tapi juga bisa dipengaruhi oleh faktor lain. Oleh karena itu, berkembang model ARIMA(p,d,q) dengan tambahan variabel bebas yang dikenal dengan model ARIMAX(p,d,q). Model Autoregressive Integrated Moving Average atau ARIMAX(p,d,q) mampu melakukan peramalan nilai suatu objek dengan tambahan efek dari variabel lain yang diduga memiliki pengaruh terhadap objek yang sedang diteliti. Model deret waktu yang berkembang saat ini seperti model ARIMAX(p,d,q) adalah model yang memiliki variabel respon numerik dan mengikuti sebaran normal. Namun banyak permasalahan di lapangan yang memiliki data dengan variabel responnya berupa kategorik dan tidak mengikuti sebaran normal. Contoh kasus yang memiliki variabel respon berupa kategorik yang tidak mengikuti sebaran normal pada bidang ekonomi, misalkan ingin diketahui faktor-faktor apa yang menyebabkan suatu kredit beresiko gagal bayar (macet) dengan variabel respon yang dikategorikan sebagai ‘0’ jika tidak gagal bayar (lancar) dan ‘1’ jika gagal bayar (macet). Pada contoh kasus ini, model ARIMAX(p,d,q) tidak bisa digunakan karena variabel respon yang digunakan berupa data biner dan tidak mengikuti sebaran normal. Salah satu jenis sebaran yang dapat digunakan untuk data yang memiliki variabel respon biner adalah sebaran binomial. Beberapa pendekatan model yang dikenal dapat mengatasi data dengan variabel respon biner dan tidak mengikuti sebaran normal adalah model regresi logistik dengan fungsi hubung logit dan model regresi probit dengan fungsi hubung probit. Akan tetapi, model logistik maupun model probit tidak bisa digunakan untuk data deret waktu karena melanggar asumsi variabel yang digunakan harus saling bebas. Sedangkan data deret waktu adalah data yang tidak saling bebas. Oleh karena itu, berkembang model Generalized Autoregressive Moving Average atau GLARMA(p,q). Model GLARMA(p,q) adalah model yang menggabungkan model ARMA(p,q) dengan model regresi yang memiliki sebaran Poisson, Binomial, dan Negative Binomial. Data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah salah satu contoh data deret waktu. IHSG adalah suatu nilai indeks harga saham dari gabungan seluruh saham yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). IHSG dipengaruhi oleh beberapa faktor baik dari dalam negeri (internal) maupun dari luar negeri (eksternal). Beberapa faktor yang mempengaruhi IHSG berdasarkan penelitian sebelumnya yaitu indeks saham dari negara lain, nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing, harga minyak mentah, harga emas, inflasi, nilai ekspor-impor dan lain sebagainya. Data IHSG yang tercatat merupakan data numerik yaitu berupa indeks harga saham. Nilai IHSG sangat fluktuatif dari waktu ke waktu sehingga sangat sulit untuk memprediksi nilainya ke depan. Banyak peneliti yang telah melakukan analisis peramalan memprediksi nilai IHSG menggunakan model yang berkembang
Keyword: ARIMA, ARIMAX, binary, forecasting, GLARMAX, time series data

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