Judul: Forecasting the Gross Regional Domestic Product with the Approachment of ARIMA, Space Time, and Generalized Space Time Model
Abstrak: Model autoregressive integrated moving average (ARIMA) merupakan salah satu pendekatan yang sering digunakan dalam menganalisis data deret waktu. Seiring berkembangnya ilmu pengetahuan, diperkenalkan kelas model yang dapat memodelkan data deret waktu yang memiliki keterkaitan antar lokasi, yakni space time autoregressive (STAR) dan generalized space time autoregressive (GSTAR). Tujuan penelitian ini adalah mencari model peramalan terbaik produk domestik regional bruto (PDRB) berdasarkan pendekatan ARIMA, space time, dan generalized space time. Data yang digunakan adalah nilai PDRB berdasarkan pendekatan pengeluaran di provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Jawa Timur. Hasilnya menunjukkan berturut-turut model ARIMA untuk provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Jawa Timur adalah ARIMA(0,2,2), ARIMA(1,2,0), dan ARIMA(2,2,0). Selanjutnya, model space time dan generalized space time yang dapat memodelkan ketiga provinsi tersebut, diantaranya STMA(21), STAR(11), STAR(21), GSTMA(21), GSTAR(11), dan GSTAR(21). Berdasarkan nilai root mean square error (RMSE) terkecil, diperoleh bahwa model GSTAR(21) memiliki ketepatan yang paling baik pada peramalan nilai PDRB dua periode berikutnya.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, ARIMA, Generalized space time, RMSE, Space time, RMSE, Model peramalan, Pemodelan ARIMA, Model terbaik

Judul: Pengembangan Model Peramalan Harga Beras di Pulau Sumatera dengan Menggunakan Model Generalized Space Time ARIMA.
Abstrak: Model generalized space time autoregressive integrated moving average (GSTARIMA) merupakan model data deret waktu peubah ganda yang mempunyai keterkaitan lokasi dan waktu (space time). Model GSTARIMA merupakan pengembangan dari model space time autoregressive integrated moving average (STARIMA) dengan asumsi parameter-parameter model berbeda untuk setiap lokasi sehingga model GSTARIMA lebih fleksibel dibandingkan model STARIMA. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model terbaik dan meramalkan data deret waktu harga beras pada seluruh ibukota provinsi di Pulau Sumatera dengan menggunakan model GSTARIMA. Data yang digunakan adalah data mingguan harga beras seluruh ibukota provinsi di Pulau Sumatera periode Januari 2010 sampai Desember 2017. Pembobot yang digunakan dalam penelitian ini yaitu bobot kebalikan jarak dan bobot queen contiguity. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa model terbaik adalah model GSTARIMA (1,1,0) dengan matriks pembobot queen contiguity yang mempunyai nilai mean absolute percentage error (MAPE) terkecil yaitu sebesar 1.17817 %.
Keyword: GSTARIMA, kebalikan jarak, MAPE, queen contiguity, space time

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: