Judul: Perbandingan Metode SARIMA dan Metode Dekomposisi untuk Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara di Indonesia
Abstrak: Indonesia termasuk negara dengan peringkat skor indeks daya saing travel dan pariwisata terbaik, sehingga bukan suatu hal yang baru apabila banyak wisatawan mancanegara yang menjadikan Indonesia sebagai tujuan wisata. Sektor pariwisata berdampak besar bagi perekonomian Indonesia karena merupakan salah satu penyumbang devisa terbesar secara nasional. Oleh karena itu, dibutuhkan peramalan untuk jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia sebagai acuan bagi para pelaku pariwisata untuk menyiapkan persediaan kebutuhan dan strategi yang tepat agar dapat memberikan pelayanan yang prima. Penelitian ini membandingkan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan metode dekomposisi dalam peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia menurut pintu masuk bandara Soekarno Hatta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SARIMA memiliki nilai MAPE lebih kecil dari pada metode dekomposisi. Nilai MAPE metode SARIMA adalah 11.263%, sedangkan metode dekomposisi sebesar 14.778%. Dapat disimpulkan bahwa metode SARIMA memiliki akurasi lebih baik dibandingkan metode dekomposisi pada peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia menurut pintu masuk bandara Soekarno Hatta., Indonesia is one of the countries with the best travel and tourism competitiveness index scores, so it is not a new thing if many foreign tourists make Indonesia a tourist destination. The tourism sector has a major impact on the Indonesian economy because it is one of the largest foreign exchange earners nationally. Therefore, forecasting is needed for the number of foreign tourist visits to Indonesia as a reference for worker in tourism sector to prepare supplies of needs and appropriate strategies in order to provide good service. This study compares the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method and the decomposition method in forecasting the number of foreign tourist visits to Indonesia according to the Soekarno Hatta airport entrance. The results showed that the SARIMA method has a smaller MAPE value than the decomposition method. The MAPE value of the SARIMA method is 11.263%, while the decomposition method is 14.778%. It can be concluded that the SARIMA method has better accuracy than the decomposition method in forecasting the number of foreign tourist visits to Indonesia according to the Soekarno Hatta airport entrance.
Keyword: decomposition, forecasting, foreign tourist, SARIMA

Judul: Kajian Model Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara dan Kedatangan Penumpang Internasional tanpa dan dengan Kovariat
Abstrak: Peramalan deret waktu terbagi dua, yaitu peramalan deret waktu peubah tunggal dan peubah ganda. Peramalan data deret waktu peubah tunggal yang paling sering digunakan adalah model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model ARIMA terbagi menjadi ARIMA non musiman dan ARIMA musiman. ARIMA musiman lebih dikenal dengan istilah Seasonal ARIMA atau SARIMA. Model ARIMA maupun SARIMA terkadang masih belum cukup untuk melakukan peramalan terhadap data yang dipengaruhi peubah lain. Model ARIMA didekati dengan model ARIMAX dan model SARIMA didekati dengan model SARIMAX dengan menambahkan peubah X sebagai kovariat. Kovariat adalah peubah yang diduga berpengaruh terhadap model ARIMA/SARIMA. Salah satu peramalan data deret waktu peubah ganda adalah model Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA). Model VARIMA digunakan untuk membuat model dari dua objek yang memiliki keterkaitan atau pengaruh dan salah satu objek bisa digunakan untuk meramalkan objek yang lain. Sama seperti model ARIMA, model VARIMA juga terkadang membutuhkan peubah penjelas lain yang dimasukkan ke dalam model sebagai kovariat yang disebut model VARIMAX. Penelitian ini membangun model deret waktu ARIMA/SARIMA dan VARIMA. Data yang digunakan adalah data kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di Bandara Kualanamu, Soekarno Hatta, Juanda, Ngurah Rai, dan Hasanudin periode Januari 2010 hingga Desember 2017. Model dengan kovariat ARIMAX/SARIMAX dan VARIMAX dibangun untuk mengkaji efek kovariat kurs, inflasi, dan PDRB terhadap model tanpa kovariat. Model tanpa dan dengan kovariat akan dibandingkan untuk mendapatkan model dengan kinerja peramalan terbaik. Tahapan analisis yang digunakan pada penelitian ini meliputi eksplorasi data, pemeriksaan kestasioneran data baik dalam ragam maupun rataan, dan pembentukan model. Pembentukan model peubah tunggal ARIMA/SARIMA dilakukan pada masing-masing peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di tiap bandara.Model ARIMAX/SARIMAX dibentuk dengan melakukan pemodelan regresi antara peubah bebas yaitu model ARIMA/SARIMA yang telah terbentuk sebelumnmya, dengan menambahkan kovariat kurs, inflasi, dan PDRB. Pemodelan peubah ganda dilakukan pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional di tiap bandara. Model VARIMAX dibentuk dengan melakukan pemodelan regresi berdasarkan model VARIMA yang telah terbentuk sebelumnya, dengan menambahkan kovariat kurs, inflasi, dan PDRB. Perbandingan model tanpa dan dengan kovariat dilihat dari nilai MAPE pada data testing. Model dengan kinerja terbaik adalah model yang memiliki nilai MAPE terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan peubah tunggal pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara di Bandara Hasanudin tidak memiliki pola musiman sehingga model peubah tunggal yang terbentuk adalah model ARIMA, sedangkan keempat bandara lain membentuk model SARIMA. Pemodelan peubah tunggal pada peubah kedatangan penumpang internasional membentuk model SARIMA di kelima bandara. Model SARIMA yang terbentuk menunjukkan bahwa peubah kunjungan wisatawan mancanegara dan kedatangan penumpang internasional memiliki pola periodik setiap 12 bulan yang artinya akan berulang di bulan yang sama pada tahun berikutnya. Penambahan kovariat pada model ARIMA/SARIMA menunjukkan bahwa kedatangan penumpang internasional tidak dipengaruhi oleh faktor diluar peubah kedatangan penumpang internasional itu sendiri. Penambahan kovariat pada peubah kunjungan wisatawan mancanegara menunjukkan hasil yang berbeda. Kovariat kurs, inflasi, dan PDRB akan berpengaruh terhadap kinerja dari model peramalan kunjungan wisatawan (ARIMAX/SARIMAX lebih baik dari ARIMA/SARIMA).
Keyword: peramalan sarima, sarimax, varima, varimax

Judul: Konstruksi Pustaka Genom Tibouchina langsdorffiana  Baill
Abstrak: T. langsdorffiana adalah tumbuhan yang toleran terhadap pH rendah dan aluminium (Al) tinggi. Oleh sebab itu tumbuhan ini dapat digunakan sebagai sumber gen dan tumbuhan model toleransi terhadap pH rendah dan Al tinggi. Untuk memanfaatkan toleransi T. langsdorffiana terhadap pH rendah dan Al tinggi dan kemampuannya dalam mengakumulasi Al, maka bahan genetik tumbuhan ini harus disimpan di dalam pustaka genom. Pustaka genom sangat penting untuk menyimpan seluruh informasi genetik yang dimiliki oleh suatu spesies.
Keyword: