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: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera