Judul: Analisis Wavelet dan ARIMA untuk Peramalan Harga Emas PT Antam Tbk Indonesia
Abstrak: Peramalan adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang kemungkinan yang akan terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu. Data deret waktu adalah urutan pengamatan berdasarkan waktu. Analisis data deret waktu dapat menggunakan beberapa metode, yaitu metode analisis domain waktu seperti ARIMA, atau analisis domain frekuensi seperti wavelet. Dalam analisis ARIMA, stasioneritas data merupakan salah satu faktor yang harus dipenuhi. Wavelet adalah fungsi matematis yang memotong data ke dalam beberapa komponen yang berbeda dan mempelajari setiap komponen berdasarkan resolusi yang sesuai dengan beberapa skala. Data asli didekomposisi untuk menghasilkan koefisien wavelet dan koefisien skala yang kemudian digunakan untuk memprediksi data pada periode berikutnya. Tujuan utama dari penelitian ini adalah menganalisis secara teoritis dan empiris analisis wavelet diskret untuk memprediksi harga emas nasional dan membandingkan hasilnya dengan analisis klasik ARIMA. Penelitian ini menggunakan sebanyak 138 data sekunder, data penjualan mingguan harga emas PT. Antam Tbk. Sebagian digunakan untuk estimasi dan untuk mencari model terbaik dan sebagian lain digunakan sebagai validasi data hasil peramalan. Penelitian ini menyajikan peramalan harga emas pada PT Antam Tbk Indonesia dengan menggunakan wavelet dan ARIMA. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Daubechies wavelet level pertama memberi nilai mean square error yang lebih kecil dari ARIMA (1,1,2). Oleh karena itu wavelet dianggap lebih baik dalam meramalkan harga emas untuk PT Antam Tbk.
Keyword: peramalan, wavelet, deret waktu, ARIMA

Judul: Wavelet and ARIMA Analysis in Forecasting Gold Price of PT Antam Tbk Indonesia
Abstrak: Peramalan adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang kemungkinan yang akan terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu. Data deret waktu adalah urutan pengamatan berdasarkan waktu. Analisis data deret waktu dapat menggunakan beberapa metode, yaitu metode analisis domain waktu seperti ARIMA, atau analisis domain frekuensi seperti wavelet. Dalam analisis ARIMA, stasioneritas data merupakan salah satu faktor yang harus dipenuhi. Wavelet adalah fungsi matematis yang memotong data ke dalam beberapa komponen yang berbeda dan mempelajari setiap komponen berdasarkan resolusi yang sesuai dengan beberapa skala. Data asli didekomposisi untuk menghasilkan koefisien wavelet dan koefisien skala yang kemudian digunakan untuk memprediksi data pada periode berikutnya., Forecasting is an estimation of a systematic process which is most likely to occur in the future based on past informations. Time series data are sequence of observations, which are ordered in time. Analysis of time series data can use several methods, namely a time domain analysis method such as ARIMA, or frequency domain analysis such as wavelet. In ARIMA analysis, stationarity of data is one factor that must be met. Wavelet is a mathematical function that cut the data into different components and study each component with a resolution corresponding to some scales. The original data are decomposed to produce wavelet coefficients and scale coefficients, which are then used to predict the time series in the next period.
Keyword: forecasting, wavelet, time series, ARIMA

Judul: Detoxification of Cassava’s Acid Hydrolyzate by Activated Carbon Method for Bioethanol Production
Abstrak: Cassava is one of natural resources for carbohydrate that also available for bioethanol production. Starch and fibers hydrolysis maybe conducted on acid condition. The restriction in acid hydrolysis is 5-hydroxymethyl furfural (HMF) and furfural formation, which inhibit yeast fermentation. This study applied two stages of detoxification, which are overliming and activated carbon adsorption methods for lowering HMF and furfural concentrations. In order to obtain tolerable amount in sugar solution, detoxification by activated carbon adsorption was done by concentration of 1%, 2.5%, 5% and 10% and duration of contact are 30 45 and 60 minutes. The results showed that overliming method decreased HMF and furfural concentrations 34.38% and 60.81%, respectively. Overliming followed by 5% activated carbon adsorption for 30 minutes produced the best sugar solution which has a lower HMF and furfural concentrations by 72.03% and 89.11%, respectively. Adsorption constants of HMF and furfural by 5% activated carbon were 0.044 g/min and 3,7 x 10-5 g/min, respectively. The concentration of ethanol produced was 5.00% (b/v) or 63.22% higher than obtained from detoxification by neutralization (NH4OH) which produced ethanol only 3.06%.
Keyword: