Judul: Pemodelan Luas Panen Padi Menggunakan GSTARIMA Pada Enam Provinsi Di Indonesia
Abstrak: Beras telah menjadi sumber bahan makanan pokok utama masyarakat di hampir seluruh daerah di Indonesia dengan konsumsi per kapita per tahun mencapai 85 kilogram. Salah satu masalah yang mungkin timbul akibat penambahan jumlah populasi penduduk adalah pemenuhan kebutuhan pangan dalam negeri. Penambahan jumlah penduduk perlu diikuti dengan strategi dan kebijakan yang tepat terkait pemenuhan kebutuhan pangan dalam negeri. Untuk menyusun strategi dan kebijakan yang tepat diperlukan ketersediaan data yang akurat. Salah satu indikator penting terkait data pangan adalah luas panen padi yang erat hubungannya dan secara teknis menentukan besar atau kecilnya angka produksi padi. Selain data yang akurat, diperlukan juga metode yang tepat untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang, salah satunya adalah dengan permalan. Generalized Space Time Autoregressive Integrated Moving Average (GSTARIMA) adalah teknik analisis ruang dan waktu yang mengkombinasikan analisis deret waktu yakni Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan keterkaitan antar lokasi yang direpresentasikan oleh matriks pembobot spasial. Di Indonesia terdapat enam provinsi yang memiliki luas panen padi terbesar yakni Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sulawesi Selatan, Sumatera Selatan, dan Sumatera Utara. Model GSTARIMA untuk peramalan luas panen padi di keenam provinsi di Indonesia yang dibentuk adalah GSTARIMA (2,0,0)*(0,1,1)12 dengan matriks pembobot kebalikan jarak dan korelasi silang. Perbandingan hasil peramalan luas panen padi 12 periode ke depan diperoleh model dengan matriks pembobot korelasi silang memberi akurasi yang lebih baik dibanding matriks pembobot kebalikan jarak, hal ini dapat dilihat dari MAPE Total model dengan pembobot korelasi silang lebih kecil dibanding model dengan pembobot kebalikan jarak. Model ARIMA secara umum memberikan hasil ramalan yang lebih baik dibanding model GSTARIMA karena lebih fleksibel dalam penentuan ordo pada masing-masing lokasi.
Keyword: GSTARIMA, luas panen padi, matriks pembobot spasial, peramalan, ruang-waktu

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: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: