Judul: Peramalan dan faktor-faktor yang mempengaruhi harga bawang merah enam kota besar di Indonesia kasus pengendalian harga bawang merah pada bagian analisis harga, Badan Ketahanan Pangan Nasional-DEPTAN RI
Abstrak: Salah satu produk sayuran yang dihasilkan petani di Indonesia adalah bawang merah. Secara umum bawang merah sebagai salah satu komoditas pertanian juga mempunyai masalah fluktuasi harga. Fluktuasi harga bawang merah dapat memberikan dampak positif dan dampak negatif bagi produsen dan konsumen. Untuk mengurangi risiko ketidakpastian harga bawang merah tersebut diperlukan suatu peramalan. Peramalan berguna untuk mengantisipasi ketidakpastian pada periode mendatang, dengan memperhitungkan faktor-faktor yang mempengaruhi harga. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pergerakan harga bawang merah enam kota besar di Indonesia, menganalisis faktor–faktor yang mempengaruhi fluktuasi harga bawang merah di enam kota besar di Indonesia dan mendapatkan metode peramalan mana yang terbaik untuk meramalkan harga bawang merah enam kota besar di Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder tentang data harga bulanan bawang merah selama kurun waktu 58 Bulan (Januari 2002 – Oktober 2006) di enam kota besar di Indonesia yang merupakan data median (nilai tengah). Kota– kota tersebut adalah DKI–Jakarta, Bandung, Semarang, Yoyakarta, Surabaya, dan Denpasar. Data diperoleh dari Bagian Analisis Harga, Badan Ketahanan Pangan (BKP) Departemen Pertanian–RI. Data sekunder yang diperoleh diolah dengan menggunakan program microsoft excel dan Minitab 14. Model yang digunakan adalah model time series terdiri dari metode trend, single exponential smoothing, double exponential smoothing, dekomposisi aditif dekomposisi multiplikatif, winters aditif, winters multiplikatif dan SARIMA. Hasil pengolahan dari metode-metode tersebut, metode yang sesuai untuk meramalkan harga bawang merah di masing-masing kota besar di Indonesia adalah DKI Jakarta dengan metode SARIMA (0,1,0)(0,0,1)13, Bandung dengan metode winters multiplikatif, Semarang dengan metode winters multiplikatif, Yogyakarta dengan metode winters aditif, Surabaya dengan metode SARIMA (0,1,1)(0,0,1)24 dan Denpasar dengan metode winters multiplikatif. Faktor-faktor yang mempengaruhi harga bawang merah DKI Jakarta yaitu harga di Pasar Induk Kramat Jati (PIKJ), lag harga bawang merah dan dummy hari besar keagamaan. Untuk kota Bandung, Semarang, Yokyakarta, dan Denpasar dipengaruhi oleh harga bawang merah di PIKJ dan lag harga bawang merah. Sedangkan kota Surabaya dipengaruhi oleh harga produsen, harga bawang merah di PIKJ dan lag harga bawang merah. Jadi secara umum Badan Ketahanan Pangan dapat menggunakan harga di PIKJ sebagai barometer harga bawang merah untuk kota-kota lainnya selain DKI Jakarta di Indonesia.
Keyword: 

Judul: Peramalan dan faktor-faktor yang mempengaruhi harga bawang merah enam kota besar di Indonesia kasus pengendalian harga bawang merah pada bagian analisis harga, Badan Ketahanan Pangan Nasional-DEPTAN RI
Abstrak: Salah satu produk sayuran yang dihasilkan petani di Indonesia adalah bawang merah. Secara umum bawang merah sebagai salah satu komoditas pertanian juga mempunyai masalah fluktuasi harga. Fluktuasi harga bawang merah dapat memberikan dampak positif dan dampak negatif bagi produsen dan konsumen. Untuk mengurangi risiko ketidakpastian harga bawang merah tersebut diperlukan suatu peramalan. Peramalan berguna untuk mengantisipasi ketidakpastian pada periode mendatang, dengan memperhitungkan faktor-faktor yang mempengaruhi harga. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pergerakan harga bawang merah enam kota besar di Indonesia, menganalisis faktor–faktor yang mempengaruhi fluktuasi harga bawang merah di enam kota besar di Indonesia dan mendapatkan metode peramalan mana yang terbaik untuk meramalkan harga bawang merah enam kota besar di Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder tentang data harga bulanan bawang merah selama kurun waktu 58 Bulan (Januari 2002 – Oktober 2006) di enam kota besar di Indonesia yang merupakan data median (nilai tengah). Kota– kota tersebut adalah DKI–Jakarta, Bandung, Semarang, Yoyakarta, Surabaya, dan Denpasar. Data diperoleh dari Bagian Analisis Harga, Badan Ketahanan Pangan (BKP) Departemen Pertanian–RI. Data sekunder yang diperoleh diolah dengan menggunakan program microsoft excel dan Minitab 14. Model yang digunakan adalah model time series terdiri dari metode trend, single exponential smoothing, double exponential smoothing, dekomposisi aditif dekomposisi multiplikatif, winters aditif, winters multiplikatif dan SARIMA. Hasil pengolahan dari metode-metode tersebut, metode yang sesuai untuk meramalkan harga bawang merah di masing-masing kota besar di Indonesia adalah DKI Jakarta dengan metode SARIMA (0,1,0)(0,0,1)13, Bandung dengan metode winters multiplikatif, Semarang dengan metode winters multiplikatif, Yogyakarta dengan metode winters aditif, Surabaya dengan metode SARIMA (0,1,1)(0,0,1)24 dan Denpasar dengan metode winters multiplikatif. Faktor-faktor yang mempengaruhi harga bawang merah DKI Jakarta yaitu harga di Pasar Induk Kramat Jati (PIKJ), lag harga bawang merah dan dummy hari besar keagamaan. Untuk kota Bandung, Semarang, Yokyakarta, dan Denpasar dipengaruhi oleh harga bawang merah di PIKJ dan lag harga bawang merah. Sedangkan kota Surabaya dipengaruhi oleh harga produsen, harga bawang merah di PIKJ dan lag harga bawang merah. Jadi secara umum Badan Ketahanan Pangan dapat menggunakan harga di PIKJ sebagai barometer harga bawang merah untuk kota-kota lainnya selain DKI Jakarta di Indonesia.
Keyword: 

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: