Judul: Perbandingan VARIMA dan Generalized Space Time ARIMA dalam Memodelkan Harga Cabai.
Abstrak: Cabai merupakan komoditas penting bagi perekonomian dan kenaikan harga cabai turut menyumbang besarnya inflasi bahan makanan yang terjadi di Indonesia. Provinsi DKI Jakarta merupakan daerah yang tidak mempunyai produksi cabai, pemenuhan kebutuhan cabai didatangkan terutama dari Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur. Hal tersebut mengindikasikan terdapat keterkaitan antara lokasi pada harga cabai di Pulau Jawa. Permodelan harga cabai pada lima provinsi di Pulau Jawa dimaksudkan untuk meramalkan harga cabai mingguan yang tidak hanya terkait dengan waktu sebelumnya tetapi juga terkait dengan provinsi disekitarnnya. Model Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA) adalah model peramalan data deret waktu peubah ganda. Model tersebut tidak hanya bergantung pada lag dari peubah itu sendiri tetapi juga dipengaruhi oleh lag peubah lainnya. Sedangkan pendekatan dengan model Generalized Space Time Autoregressive Intergrated Moving Average (GSTARIMA) merupakan pengembangan model data deret waktu peubah ganda yang memasukan pembobot lokasi. Hasil penelitian menunjukan model yang dihasilkan untuk meramalkan harga cabai menggunakan kedua model tersebut adalah model VAR (3) dan GSTAR(3;1). Nilai mean absolute percentage error (MAPE) yang dihasilkan pada model VAR (3) lebih kecil dibandingkan model GSTAR (3;1). Nilai MAPE yang dihasilan oleh model VAR (3) sebesar 6.8378% dengan R2 sebesar 92.9677%
Keyword: GSTARIMA, harga cabai, VARIMA

Judul: Peramalan Harga Komoditas Cabai Besar di Pulau Jawa dengan Model Space Time Transfer Function
Abstrak: Analisis deret waktu merupakan suatu metode Statistika yang umum dilakukan untuk melakukan peramalan. Selain unsur waktu, peramalan juga perlu memerhatikan pengaruh peubah penjelas dan unsur spasial, sehingga peramalan yang dilakukan dapat memberikan hasil yang lebih akurat. Salah satu metode analisis deret waktu yang mempertimbangkan pengaruh peubah penjelas dan unsur spasial adalah Space Time Transfer Function (STTF). Data yang dapat dianalisis menggunakan model STTF adalah data deret waktu yang memiliki pengaruh spasial. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data harga komoditas cabai besar dan data curah hujan rata-rata di setiap provinsi di Pulau Jawa dari bulan Januari 2017 sampai Desember 2019. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh curah hujan rata-rata dan pengaruh spasial terhadap harga komoditas cabai besar dari waktu ke waktu. Hasil dari penelitian ini adalah harga komoditas cabai besar pada bulan tertentu dipengaruhi oleh curah hujan rata-rata pada 3 bulan sebelumnya hingga pada bulan tersebut. Harga komoditas cabai besar di suatu provinsi juga dipengaruhi oleh harga di provinsi lain yang berbatasan langsung dengan provinsi tersebut. Hal ini terjadi karena terdapat distribusi komoditas cabai besar di setiap provinsi di Pulau Jawa.
Keyword: analisis deret waktu, harga komoditas cabai besar, peramalan, space time transfer function

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: