Judul: Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht, dan Peso menggunakan Model GSTAR
Abstrak: Model Generalized Space-Time Autoregressive (GSTAR) merupakan perluasan dari model Space-Time Autoregressive (STAR). Perbedaan dari kedua model tersebut terletak pada pengasumsian parameternya. Pada model STAR, parameternya diasumsikan tidak bergantung pada lokasi, sehingga model ini hanya sesuai diterapkan pada data dengan lokasi-lokasi yang homogen. Sedangkan pada model GSTAR, parameter model diasumsikan dapat berubah-ubah untuk setiap lokasi yang berbeda. Tujuan penelitian ini adalah menyusun model terbaik untuk melakukan peramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht Thailand, dan Peso Filipina. Model yang sesuai digunakan untuk data nilai tukar Rupiah adalah model GSTAR(5_1)I(1). Pembobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah bobot lokasi seragam dan invers jarak. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa model terbaik adalah model dengan pembobot invers jarak, yang memiliki nilai MSE sebesar 371.8907 dengan nilai MAPE untuk masing-masing data nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht Thailand, dan Peso Filipina secara berturut-turut sebesar 0.3154214%, 0.8369436%, dan 0.6237245%., The Generalized Space-Time Autoregressive (GSTAR) model is an extension of the Space-Time Autoregressive (STAR) model. The difference between the two models lies in the parameter assumptions. In the STAR model, the parameters are assumed to be independent of location, so this model is only suitable for data with homogeneous locations. In the GSTAR model, the model parameters are assumed to change for each different location. The purpose of this research is to develop the best model for forecasting the Rupiah exchange rate against the Singapore Dollar, Thai Baht, and Philippine Peso. The appropriate model used for the Rupiah exchange rate data is the GSTAR(5_1)I(1) model. The weights used in this study are uniform location weights and inverse distance. The modeling results show that the best model is the model with inverse distance weighting, which has an MSE value of 371.8907 with MAPE values for each of the Rupiah exchange rate data against the Singapore Dollar, Thai Baht, and Philippine Peso of 0.3154214%, 0.8369436%, dan 0.6237245%, respectively.
Keyword: inverse distance weight, uniform weight, GSTAR, exchange rate, forecasting

Judul: Peramalan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Singapura Menggunakan Regresi Linear Sederhana Dan Model ARIMA
Abstrak: Nilai tukar adalah kurs mata uang satu negara yang dinyatakan dalam mata uang negara lain. Tujuan penelitian ini adalah meramalkan nilai tukar rupiah terhadap dolar Singapura dengan menggunakan metode regresi linear sederhana dan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), serta membandingkan keakuratan hasil ramalan kedua metode dengan melihat ukuran kesalahan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Metode regresi linear adalah pendekatan yang memodelkan hubungan antara dua variabel, yaitu variabel independen dan variabel dependen. Model ARIMA merupakan sebuah metode peramalan data deret waktu yang menggunakan sifat dan karakteristik dari data historis untuk meramalkan data deret waktu selanjutnya. Kedua metode ini menggunakan data harian nilai tukar rupiah terhadap dolar Singapura selama satu tahun untuk meramalkan satu bulan yang akan datang. Model ARIMA memberikan hasil ramalan yang lebih akurat daripada metode regresi linear sederhana.
Keyword: ARIMA, nilai tukar, peramalan, regresi linear sederhana

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: