Judul: Penerapan analisis regresi spline untuk menduga harga cabai di Jakarta
Abstrak: Cabai merupakan komoditas penting di Indonesia yang memiliki fluktuasi harga cukup besar. Fluktuasi harga seringkali menimbulkan resiko kerugian bahkan memiliki kontribusi terhadap inflasi. Data harga cabai merupakan data deret waktu yang bersifat tidak saling bebas antar amatan (autokorelasi) dan tidak menyebar normal. Selain itu, data harga cabai tidak memiliki keragaman data yang homogen. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menduga pola data tersebut adalah regresi spline. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data rataan harga cabai mingguan di Jakarta mulai bulan Januari 2010 hingga Oktober 2015. Model spline terbaik yang dihasilkan adalah model spline orde dua dengan tiga knot. Model tersebut memiliki nilai Mean Absolut Percentage Error (MAPE) sebesar 9.57% dan koefisien determinasi sebesar 86.41%. Model yang didapatkan pada penelitian ini sudah baik dalam menduga pola harga cabai, namun baru mampu memprediksi dengan baik untuk jangka waktu satu bulan. Prediksi harga cabai di Jakarta untuk bulan November 2015 berada pada kisaran Rp35.565.
Keyword: chili prices in Jakarta, spline regression

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: Adsorpsi–fotodegradasi Biru Metilena oleh Nanokomposit Kaolin/TiO2 yang Diemban dengan ZnO
Abstrak: Synthetic dye waste such as methylene blue pollutes aquatic evironment. Kaolin/TiO2 nanocomposite was made for adsorption–photodegradation process under UV light. The nanocomposite was prepared by paste and ball milling methods. Semiconductor ZnO was used as dopant to ease photodegradation in visible-light range. X-ray diffraction results showed that kaolin/TiO2 and kaolin/TiO2/ZnO nanocomposites were successfully made. However, ZnO doping decreased crystallinity of the nanocomposites. Scanning electron microscopy results showed that the surface morphology of the nanocomposite made by using paste method and that of doped nanocomposite made by using ball milling method were different. ZnO doping increased the adsorption capacity of the nanocomposite. Photodegradation results showed that ZnO doping improved the photocatalytic activity of the nanocomposites under UV and visible irradiation. However, the photocatalytic activity of the nanocomposites was relatively better under UV irradiation than that under the visible irradiation.
Keyword: photodegradation, kaolin/TiO2/ZnO nanocomposites, kaolin, adsorption capacity