Judul: Pemodelan STARIMA dan GSTARIMA Luas Serangan Hama Penggerek Batang Padi menggunakan Bobot Clustering spatial
Abstrak: Hama Penggerek Batang Padi atau yang biasa disebut Sundep/Beluk merupakan hama utama bagi tanaman padi di Indonesia. Hama ini menyerang tanaman padi pada semua fase pertumbuhan tanaman padi mulai dari persemaian hingga panen. Data dari Dirjen Tanaman Pangan Kementerian Pertanian menunjukkan bahwa selama kurun waktu 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2010 hingga 2015 rata-rata luas serangan hama penggerek batang padi sebanyak 2% dari total luas lahan tanam petani di Indonesia sedangkan rata-rata luas serangan hama tanaman padi lainnya seperti Wereng Batang Coklat, Tikus, Blas, BLB/Kresek, dan Tungro yang hanya berkisar dibawah 1% dari total luas lahan tanam petani. Luas serangan hama penggerek batang pada setiap daerah untuk periode waktu tertentu merupakan salah satu data deret waktu peubah ganda yang di dalamnya terdapat faktor ruang (lokasi) dan waktu. Data deret waktu yang didalamnya terdapat faktor ruang dan waktu disebut model space time. Space time adalah salah satu pemodelan dalam data deret waktu peubah ganda yang merupakan bentuk khusus dari vector autoregressive integrated moving average (VARIMA) dimana model tersebut menggabungkan antara data ruang dan waktu. Model space time autoregressive integrated moving average (STARIMA) pertama kali diperkenalkan oleh Pfeifer dan Deutch (1980). STARIMA itu sendiri merupakan model time series yang dikembangkan dari model autoregressive integrated moving average (ARIMA) Box-Jenkins. Model STARIMA mengasumsikan nilai-nilai parameter sama untuk setiap lokasi sehingga model ini sesuai untuk karakteristik lokasi yang sama (homogen). Model generalized space time autoregressive integrated moving average (GSTARIMA) diperkenalkan oleh Borovkova, et al (2002) sebagai perluasan dari model STARIMA yang mengasumsikan nilai-nilai parameter yang berbeda untuk setiap lokasi yang pada kenyataannya lebih sering ditemukan dalam praktek. Pembobotan spasial berdasarkan informasi jarak atau ketetanggaan merupakan pendekatan spasial secara geografis yang selalu digunakan sebagai pembobot dalam analisis space time. Pendekatan spasial secara geografis sangat bergantung pada letak antar lokasi. Pada penelitian ini digunakan pembobot berdasarkan pendekatan secara alur distribusi. Pendekatan alur distribusi yang digunakan yaitu dengan mengelompokkan lokasi (clustering spatial) pada data luas serangan hama penggerek batang padi berdasarkan kemiripan habitat hama menggunakan analisis cluster fuzzy c-means. Data kemiripan habitat hama yang digunakan adalah data keadaan iklim dan juga data produktivitas padi setiap lokasi. Pusat antar kelompok yang diperoleh dari analisis cluster yang kemudian digunakan untuk menghitung matriks jarak antar lokasi. Model yang digunakan adalah STARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6 dan GSTARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6. Pembobot yang digunakan adalah bobot langkah ratu dan kebalikan jarak yang diperoleh berdasarkan pendekatan secara geografis serta bobot clustering spatial yang diperoleh berdasarkan pendekatan secara alur distribusi. Model GSTARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6 menggunakan bobot clustering spatial adalah model yang terbaik berdasarkan nilai RMSE dan MAPE terkecil yaitu nilai RMSE sebesar 0.450 dan nilai MAPE sebesar 14.898 %.
Keyword: hama penggerek batang padi, fuzzy c-means, space time, musiman

Judul: Pemodelan Luas Panen Padi Menggunakan GSTARIMA Pada Enam Provinsi Di Indonesia
Abstrak: Beras telah menjadi sumber bahan makanan pokok utama masyarakat di hampir seluruh daerah di Indonesia dengan konsumsi per kapita per tahun mencapai 85 kilogram. Salah satu masalah yang mungkin timbul akibat penambahan jumlah populasi penduduk adalah pemenuhan kebutuhan pangan dalam negeri. Penambahan jumlah penduduk perlu diikuti dengan strategi dan kebijakan yang tepat terkait pemenuhan kebutuhan pangan dalam negeri. Untuk menyusun strategi dan kebijakan yang tepat diperlukan ketersediaan data yang akurat. Salah satu indikator penting terkait data pangan adalah luas panen padi yang erat hubungannya dan secara teknis menentukan besar atau kecilnya angka produksi padi. Selain data yang akurat, diperlukan juga metode yang tepat untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang, salah satunya adalah dengan permalan. Generalized Space Time Autoregressive Integrated Moving Average (GSTARIMA) adalah teknik analisis ruang dan waktu yang mengkombinasikan analisis deret waktu yakni Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan keterkaitan antar lokasi yang direpresentasikan oleh matriks pembobot spasial. Di Indonesia terdapat enam provinsi yang memiliki luas panen padi terbesar yakni Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sulawesi Selatan, Sumatera Selatan, dan Sumatera Utara. Model GSTARIMA untuk peramalan luas panen padi di keenam provinsi di Indonesia yang dibentuk adalah GSTARIMA (2,0,0)*(0,1,1)12 dengan matriks pembobot kebalikan jarak dan korelasi silang. Perbandingan hasil peramalan luas panen padi 12 periode ke depan diperoleh model dengan matriks pembobot korelasi silang memberi akurasi yang lebih baik dibanding matriks pembobot kebalikan jarak, hal ini dapat dilihat dari MAPE Total model dengan pembobot korelasi silang lebih kecil dibanding model dengan pembobot kebalikan jarak. Model ARIMA secara umum memberikan hasil ramalan yang lebih baik dibanding model GSTARIMA karena lebih fleksibel dalam penentuan ordo pada masing-masing lokasi.
Keyword: GSTARIMA, luas panen padi, matriks pembobot spasial, peramalan, ruang-waktu

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: